Zpracování biologických signálů s využitím metaheuristik mravenčích kolonií: Hybridizace mravenčího a evolučního přístupu

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A03139643" target="_blank" >RIV/68407700:21230/08:03139643 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Ant Colony Inspired Metaheuristics in Biological Signal Processing: Hybrid Ant Colony and Evolutionary approach

Popis výsledku v původním jazyce

Nature inspired metaheuristics have interesting stochastic properties which make them suitable for use in data mining, data clustering and other application areas, because they often produce more robust solutions. This paper presents an application of clustering method inspired by the behavior of real ants in the nature to biomedical signal processing. The main aim of our study was to design and develop a combination of feature extraction and classification methods for automatic recognition of significant structure in biological signal recordings. The method targets the speed-up and the increase in objectivity of identification of important classes and may be used for online classification, so it can be used as a hint in the expert classification process. We have obtained significant results in electrocardiogram and electroencephalogram recordings, which justify the use of such kind of methods.

Název v anglickém jazyce

Ant Colony Inspired Metaheuristics in Biological Signal Processing: Hybrid Ant Colony and Evolutionary approach

Popis výsledku anglicky

Nature inspired metaheuristics have interesting stochastic properties which make them suitable for use in data mining, data clustering and other application areas, because they often produce more robust solutions. This paper presents an application of clustering method inspired by the behavior of real ants in the nature to biomedical signal processing. The main aim of our study was to design and develop a combination of feature extraction and classification methods for automatic recognition of significant structure in biological signal recordings. The method targets the speed-up and the increase in objectivity of identification of important classes and may be used for online classification, so it can be used as a hint in the expert classification process. We have obtained significant results in electrocardiogram and electroencephalogram recordings, which justify the use of such kind of methods.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2008

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Biosignals 2008 - II

ISBN

978-989-8111-18-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

—

Název nakladatele

INSTICC Press

Místo vydání

Setúbal

Místo konání akce

Funchal, Madeira

Datum konání akce

28. 1. 2008

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000256983100017