Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.univ-guelma.dz/jspui/handle/123456789/11539
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dc.contributor.authorLATRECHE, Mokhtar-
dc.date.accessioned2022-02-02T08:04:51Z-
dc.date.available2022-02-02T08:04:51Z-
dc.date.issued2021-07-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-guelma.dz/jspui/handle/123456789/11539-
dc.description.abstractEn examinant l'électrocardiogramme (ECG), il est possible de détecter tous les problèmes cardiaques. C'est l'un des tests les plus importants en médecine, pour voir les résultats de ce test, nous avons appliqué un réseau de neurones artificiels, un réseau perceptron multicouche pour prédire la classification des signaux ECG. Un réseau de neurones artificiels perceptron multicouche est constitué d'un groupe de neurones de traitement installés de différentes manières. Chaque neurone reçoit le traitement d'un nombre quelconque d'entrées ou de variables et fournit un signal sortant. Les neurones de traitement sont regroupés en trois couches (couche d'entrée, couche cachée et couche de sortie) pour former l'architecture de ce réseau. Le but de notre travail est d'obtenir une évaluation ECG pour chaque signal avec un taux d'erreur très faible et avec une grande précisionen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité 8Mai 1945 – Guelmaen_US
dc.subjectClassification des signaux. ECGen_US
dc.titleClassification des signaux électrocardiographique ECG par les réseaux de neurones artificielsen_US
dc.typeWorking Paperen_US
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