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EEG Brain Signal Classification for Epileptic Seizure Disorder Detection
Anbieter: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, USA
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Eeg Brain Signal Classification for Epileptic Seizure Disorder Detection
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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EEG Brain Signal Classification for Epileptic Seizure Disorder Detection
Verlag: Elsevier Science Publishing Co Inc, 2019
ISBN 10: 0128174269 ISBN 13: 9780128174265
Sprache: Englisch
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Eeg Brain Signal Classification for Epileptic Seizure Disorder Detection
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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EEG Brain Signal Classification for Epileptic Seizure Disorder Detection
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Eeg Brain Signal Classification for Epileptic Seizure Disorder Detection
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Eeg Brain Signal Classification for Epileptic Seizure Disorder Detection
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Eeg Brain Signal Classification for Epileptic Seizure Disorder Detection
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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EEG Brain Signal Classification for Epileptic Seizure Disorder Detection
Anbieter: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italien
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EEG Brain Signal Classification for Epileptic Seizure Disorder Detection
Verlag: Elsevier Science & Technology, 2019
ISBN 10: 0128174269 ISBN 13: 9780128174265
Sprache: Englisch
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 110,90
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -EEG Brain Signal Classification for Epileptic Seizure Disorder Detection provides the knowledge necessary to classify EEG brain signals to detect epileptic seizures using machine learning techniques. Chapters present an overview of machine learning techniques and the tools available, discuss previous studies, present empirical studies on the performance of the NN and SVM classifiers, discuss RBF neural networks trained with an improved PSO algorithm for epilepsy identification, and cover ABC algorithm optimized RBFNN for classification of EEG signal. Final chapter present future developments in the field. This book is a valuable source for bioinformaticians, medical doctors and other members of the biomedical field who need the most recent and promising automated techniques for EEG classification. Englisch.
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EEG Brain Signal Classification for Epileptic Seizure Disord
Verlag: Elsevier Science & Technology, 2019
ISBN 10: 0128174269 ISBN 13: 9780128174265
Sprache: Englisch
EUR 104,03
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. EEG Brain Signal Classification for Epileptic Seizure Disorder Detection provides the knowledge necessary to classify EEG brain signals to detect epileptic seizures using machine learning techniques. Chapters present an overview of machine learnin.
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EEG Brain Signal Classification for Epileptic Seizure Disorder Detection
Verlag: Elsevier Science & Technology, 2019
ISBN 10: 0128174269 ISBN 13: 9780128174265
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - EEG Brain Signal Classification for Epileptic Seizure Disorder Detection provides the knowledge necessary to classify EEG brain signals to detect epileptic seizures using machine learning techniques. Chapters present an overview of machine learning techniques and the tools available, discuss previous studies, present empirical studies on the performance of the NN and SVM classifiers, discuss RBF neural networks trained with an improved PSO algorithm for epilepsy identification, and cover ABC algorithm optimized RBFNN for classification of EEG signal. Final chapter present future developments in the field. This book is a valuable source for bioinformaticians, medical doctors and other members of the biomedical field who need the most recent and promising automated techniques for EEG classification.
