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首页> Medical & biological engineering & computing> Grasshopper optimization algorithm-based approach for the optimization of ensemble classifier and feature selection to classify epileptic EEG signals.

Grasshopper optimization algorithm-based approach for the optimization of ensemble classifier and feature selection to classify epileptic EEG signals.

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第一作者： Gurwinder,Singh
第一单位： Department of Computer Science, Bhai Sangat Singh Khalsa College, Banga, Punjab, India.
作者： Gurwinder,Singh [1] ; Birmohan,Singh [2] ; Manpreet,Kaur [3]
作者单位： Department of Computer Science, Bhai Sangat Singh Khalsa College, Banga, Punjab, India. [1] Department of Computer Science and Engineering, Sant Longowal Institute of Engineering and Technology, Longowal, Punjab, India. [2] Department of Electrical and Instrumentation Engineering, Sant Longowal Institute of Engineering and Technology, Longowal, Punjab, India. aneja_mpk@sliet.ac.in. [3]
关键词 Artificial neural networkEmpirical mode decompositionEpilepsyExtreme learning machineGrasshopper optimization algorithmIntrinsic mode functionsRandom forestSupport vector machinek-Nearest neighbor
医学主题词 算法(Algorithms);脑电描记术(Electroencephalography);熵(Entropy);癫痫(Epilepsy);人类(Humans);非线性动力学(Nonlinear Dynamics)
DOI 10.1007/s11517-019-01951-w
PMID 30756231
发布时间 2020-02-25
提交
  • 浏览19
Medical & biological engineering & computing

Medical & biological engineering & computing

2019年57卷6期

1323-1339页

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