Comprehensive Analysis of Swarm Based Classifiers and Bayesian Based Models for Epilepsy Risk Level Classification from EEG Signals

Idioma: inglés

Editorial: Anchor Academic Publishing Mrz 2017, 2017

3960671229 / 9783960671220

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This project presents the performance analysis of Particle swarm optimization (PSO), hybrid PSO and Bayesian classifier to calculate the epileptic risk level from electroencephalogram (EEG) inputs. PSO is an optimization technique which is initialized with a population of random solutions and searches for optima by updating generations. PSO is initialized with a group of random particles (solutions) and then searches for optima by updating generations. Hybrid PSO differs from ordinary PSO by calculating inertia weight to avoid the local minima problem. Bayesian classifier works on the principle of Bayes' rule in which it is the probability based theorem.The results of PSO, hybrid PSO and Bayesian classifier are calculated and their performance is analyzed using performance index, quality value, cost function and classification rate in calculating the epileptic risk level from EEG. 52 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783960671220

Título
Comprehensive Analysis of Swarm Based Classifiers and Bayesian Based Models for Epilepsy Risk Level Classification from EEG Signals
Autor
Harikumar Rajaguru
Editorial
Anchor Academic Publishing Mrz 2017
Año de publicación
2017
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3960671229
ISBN 13
9783960671220
Peso del artículo
99 gramos
Dimensiones
220x155x4 mm

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