تحلیل سیگنال EEG تشخیص بیماری صرع با SVM скачать в хорошем качестве

تحلیل سیگنال EEG تشخیص بیماری صرع با SVM

تحلیل سیگنال EEG تشخیص بیماری صرع با SVM و بهینه سازی ان با الگوریتم فاخته و سیاه چاله در اینجا سرفصل‌های پیشنهادی برای تحلیل سیگنال EEG جهت تشخیص بیماری صرع با استفاده از ماشین بردار پشتیبانی (SVM) و بهینه‌سازی آن با الگوریتم‌های فاخته و سیاه‌چاله ارائه شده است. این سرفصل‌ها شامل آماده‌سازی ماتریس ویژگی، آموزش و تست مدل با SVM، و در نهایت بهینه‌سازی با الگوریتم‌های هوش مصنوعی است. Telegram: t.me/matlabanyone t.me/hassan_saadatmand [email protected] www.matlablearning.com 09155137038 مدرس بیش از 250 دوره آموزشی در متلب و پایتون با بیش از 15 سال تجربه در زمینه تدریس سرفصل دوره: تحلیل سیگنال EEG برای تشخیص بیماری صرع با SVM و بهینه‌سازی با الگوریتم‌های فاخته و سیاه‌چاله فصل اول: آماده‌سازی داده و استخراج ویژگی‌ها (30 دقیقه) آشنایی با سیگنال EEG و مقدمه‌ای بر تشخیص بیماری صرع معرفی داده‌های EEG و فرمت داده‌ها آماده‌سازی ماتریس ویژگی و انتخاب بهترین ویژگی‌ها فصل دوم: طبقه‌بندی سیگنال EEG با استفاده از ماشین بردار پشتیبانی (SVM) معرفی الگوریتم SVM و اصول کارکرد آن آموزش مدل SVM با داده‌های آموزشی تست و ارزیابی مدل با داده‌های آزمایشی (معیارهایی مانند دقت، حساسیت) تحلیل نتایج اولیه مدل SVM فصل سوم: بهینه‌سازی مدل با استفاده از الگوریتم فاخته معرفی الگوریتم فاخته و مزایای آن در بهینه‌سازی مدل پیاده‌سازی الگوریتم فاخته برای تنظیم پارامترهای SVM فصل چهارم: بهینه‌سازی مدل با استفاده از الگوریتم سیاه‌چاله معرفی الگوریتم سیاه‌چاله و کاربرد آن در مسائل بهینه‌سازی پیاده‌سازی الگوریتم سیاه‌چاله برای تنظیم پارامترهای SVM این سرفصل‌ها به شما کمک می‌کند که به‌طور کامل فرایند آماده‌سازی، آموزش، تست و بهینه‌سازی مدل SVM برای تشخیص بیماری صرع از سیگنال EEG را پوشش دهید.