PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Porównanie metody kNN i techniki sieci neuronowych w klasyfikacji badań spirometrycznych

Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
A comparison of the kNN method and neural networks in spirometric tests classification
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Praca przedstawia porównanie sieci neuronowych z metodą najbliższych sąsiadów, zastosowanych do klasyfikacji wyników badania spirometrycznego. Sieci neuronowe okazały się lepszym klasyfikatorem niż metoda kNN.
EN
This paper presents a comparison of neural networks and the kNN method in spirometric tests classification. Neural networks proved to be a better classifier than the kNN method.
Rocznik
Strony
9--12
Opis fizyczny
Bibliogr. 9 poz., tab.
Twórcy
  • Katedra Automatyki Akademii Górniczo-Hutniczej, Kraków
  • Wydział Informatyki KWP, Rzeszów
autor
  • Instytut Gruźlicy i Chorób Płuc, Oddział w Rabce Zdroju
Bibliografia
  • 1. Fix E., Hodges J. L.: Discriminatory analysis – nonparametric discrimination: consistency properties, Project 21-49-004, Report no. 4, USAF School of Aviation Medicine, pp. 261-279, Randolph Field, Tex. 1951.
  • 2. Grabska-Chrząstowska J., Libuszowski W., Tomalak W.: Analiza wpływu parametrów wejściowych na klasyfikację wyników badania spirometrycznego przy pomocy sieci neuronowych, Automatyka, Półrocznik, tom 8, zeszyt 3, str. 469-475, Zeszyty Naukowe AGH, ISNN 1429-3447, Kraków 2004.
  • 3. Grabska-Chrząstowska J., Tomalak W.: Zastosowanie neuronowego systemu wnioskującego do klasyfikacji wyników badania spirometrycznego, Materiały konferencyjne SIIB, Kraków 2004.
  • 4. Hałuszka J., Willim G., Tomalak W., Kapustianyk I.: Komputerowo wspomagana ocena stanu czynnościowego płuc, Instytut Matki i Dziecka OT, Rabka 1990.
  • 5. Jóźwik A., Serpico S., Roli F.: A parallel network of modified 1-NN and k-NN classifiers – application to remote-sensing image classification, Pattern Recognition Letters 19, pp. 57-62, 1998.
  • 6. Jóźwik A., Janecki J., Demczuk M.: A new type of two stage NN classifier and NN classifiers nets. Application to cardio-circulatory events prediction, Proceedings of the 8th International IMEKO Conference on Measurement in Clinical Medicine, pp. 11-9 till 11-12, Dubrownik – Croatia 1998.
  • 7. Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe, PWN, Warszawa 1993
  • 8. Tomalak W.: Badania czynnościowe układu oddechowego, Materiały III Sympozjum Modelowanie i Pomiary w Medycynie, 37-49, Krynica 2001.
  • 9. Willim G., Kurzawa R., Mazurek H., Hałuszka J., Jędrys-Kłucjasz U., Baran B., Radliński J.: Wartości należne wskaźników oddechowych dzieci i młodzieży, IGiChP, Rabka 1998
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-0a575ab5-79ad-49cf-800b-c0ce4636ac39
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.