論文の概要: A Cluster-Based Opposition Differential Evolution Algorithm Boosted by a
Local Search for ECG Signal Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02731v1
- Date: Thu, 4 May 2023 11:10:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-05 16:02:57.047890
- Title: A Cluster-Based Opposition Differential Evolution Algorithm Boosted by a
Local Search for ECG Signal Classification
- Title（参考訳）: ECG信号分類のための局所探索によるクラスタベース対位差分進化アルゴリズム
- Authors: Mehran Pourvahab, Seyed Jalaleddin Mousavirad, Virginie Felizardo,
Nuno Pombo, Henriques Zacarias, Hamzeh Mohammadigheymasi, Sebasti\~ao Pais,
Seyed Nooreddin Jafari, Nuno M.Garcia
- Abstract要約: 本稿では、ECG信号分類のための改良された微分進化(DE)アルゴリズムに基づく新しいアプローチを提案する。
実験の結果,提案手法は従来の学習アルゴリズムよりも優れた結果が得られることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8182912984392487
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Electrocardiogram (ECG) signals are recordings of the heart's electrical
activity and are widely used in the medical field to diagnose various cardiac
conditions and monitor heart function. The accurate classification of ECG
signals is crucial for the early detection and treatment of heart-related
diseases. This paper proposes a novel approach based on an improved
differential evolution (DE) algorithm for ECG signal classification. To this
end, after the preprocessing step, we extracted several features such as BPM,
IBI, and SDNN. Then, the features are fed into a multi-layer perceptron (MLP).
While MLPs are still widely used for ECG signal classification, using
gradient-based training methods, the most widely used algorithm for the
training process, has significant disadvantages, such as the possibility of
being stuck in local optimums. Population-based metaheuristic techniques have
been effectively used to address this. This paper employs an enhanced
differential evolution (DE) algorithm for the training process as one of the
most effective population-based algorithms. To this end, we improved DE based
on a clustering-based strategy, opposition-based learning, and a local search.
Clustering-based strategies can act as crossover operators, while the goal of
the opposition operator is to improve the exploration of the DE algorithm. The
weights and biases found by the improved DE algorithm are then fed into six
gradient-based local search algorithms. In other words, the weights found by
the DE are employed as an initialization point. Therefore, we introduced six
different algorithms for the training process (in terms of different local
search algorithms). In an extensive set of experiments, we showed that our
proposed training algorithm could provide better results than the conventional
training algorithms.
- Abstract（参考訳）: 心電図 (ECG) 信号は心臓の電気活動の記録であり、様々な心臓の状態を診断し、心臓機能を監視するために医療分野で広く用いられている。
心電図信号の正確な分類は、心疾患の早期発見と治療に不可欠である。
本稿では、ECG信号分類のための改良された微分進化(DE)アルゴリズムに基づく新しいアプローチを提案する。
この目的のために、前処理のステップの後、BPM、BI、SDNNといったいくつかの機能を抽出しました。
そして、その特徴を多層パーセプトロン(MLP)に供給する。
mlpは依然としてecg信号の分類に広く使われているが、最も広く使われているアルゴリズムである勾配に基づく訓練法を用いると、局所的最適に定着する可能性など、大きな欠点がある。
人口ベースメタヒューリスティック技術は、この問題に効果的に対処するために使われてきた。
本稿では,最も効果的な人口ベースアルゴリズムの1つとして,拡張微分進化(DE)アルゴリズムを用いる。
この目的のために,クラスタリングに基づく戦略,対向学習,局所探索に基づくdeの改善を行った。
クラスタリングベースの戦略はクロスオーバー演算子として機能し、反対演算子の目標はDEアルゴリズムの探索を改善することである。
改良されたDEアルゴリズムの重みとバイアスは6つの勾配に基づく局所探索アルゴリズムに入力される。
言い換えると、de によって発見された重みは初期化点として用いられる。
そこで,本研究では,学習過程の異なる6つのアルゴリズム(局所探索アルゴリズム)を紹介した。
実験の結果,提案アルゴリズムは従来の学習アルゴリズムよりも優れた結果が得られることがわかった。
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