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ECG Time Series Classification via Genetic-Fuzzy Approach Based on Accuracy-Interpretability Trade-Off Optimization

机译：基于精度-可解释性折衷优化的遗传-模糊方法心电图时间序列分类

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This paper presents the application of our multi-objective-evolutionary-optimization-based (MOEOA-based) design technique of fuzzy rule-based classifiers with genetically optimized accuracy-interpretability trade-off to the problems of ECG time series data classification. First, the ECG200 time series data set coming from the UCR Time Series Classification Archive and used in our experiments is briefly characterized. Then, main components of our approach are outlined. For the purpose of comparison, two MOEOAs are employed in our experiments, i.e., the well-known Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2) and our SPEA2's generalization (referred to as SPEA3) characterized by better performance indices. Our results for the considered ECG time series data are compared with the results of 16 alternative methods, in order to present the advantages (in terms of the optimization of the classifiers' accuracy-interpretability trade-off) of our approach.

机译：本文介绍了基于多目标进化优化（MOEOA）的设计方法，基于模糊规则的分类器，具有遗传优化的精度-可解释性，可以解决ECG时间序列数据分类问题。首先，对来自UCR时间序列分类档案库的ECG200时间序列数据集进行了简要描述。然后，概述了我们方法的主要组成部分。为了进行比较，我们在实验中使用了两种MOEOA，即众所周知的强度帕累托进化算法2（SPEA2）和以更好的性能指标为特征的SPEA2的概括（称为SPEA3）。我们将考虑的心电图时间序列数据的结果与16种替代方法的结果进行比较，以展示我们方法的优势（在优化分类器的精度-可解释性折衷方面）。

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来源
《IEEE International Conference on Fuzzy Systems》|2018年|1-8|共8页
会议地点
作者
Marian B. Gorzałczany; Filip Rudziński;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Time series analysis; Electrocardiography; Optimization; Fuzzy sets; Hidden Markov models; Linguistics; Genetics;

机译：时间序列分析;心电图;优化;模糊集;隐马尔可夫模型;语言学;遗传学;

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