An Enhanced Wavelet Neural Network Model For Epileptic Seizure Detection And Prediction - Lai , Kee Huong (2016)
Epilepsi merupakan suatu penyakit neurologi yang sangat lazim dan ditakuti orang ramai. Banyak kajian telah dibuat untuk membangunkan pengelas automatik yang dapat memberikan ketepatan yang lebih tinggi. Pengelas automatik ini dapat membantu doktor dalam mengenali pelbagai segmen isyarat electroencephalography (EEG) yang berbeza. Dalam kerja penyelidikan ini, suatu model rangkaian neural wavelet (RNW) telah dicadangkan bagi tujuan pengesanan dan ramalan serangan epilepsi. Arkitektur dan kongurasi RNW dapat ditambah baik menggunakan pendekatan metaheuristik. Khususnya, algoritma carian harmoni (CH) digunakan dan diterapkan dalam proses pembelajaran RNW. Tesis ini mengandungi tiga sumbangan utama. Pertama, algoritma CH digunakan dalam proses pemilihan tur. Firstly, the HS algorithm is used in the feature selection stage. The HS algorithm, which is originally used for optimization problems involving real numbers, is modied and employed in the task of feature selection, which involves binary values.