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J-GLOBAL ID：201702255635936766   整理番号：17A0888390

適応フィードフォワードニューラルネットワークを用いたSSVEP脳活動の実時間分類【Powered by NICT】

Real time classification of SSVEP brain activity with adaptive feedforward neural networks

著者 (5件)： Turnip Arjon (Technical Implementation Unit for Instrumentation Development, Indonesian Institute of Sciences, Bandung, Indonesia) ,  Rizgyawan M. Ilham (Technical Implementation Unit for Instrumentation Development, Indonesian Institute of Sciences, Bandung, Indonesia) ,  Esti K. Dwi (Technical Implementation Unit for Instrumentation Development, Indonesian Institute of Sciences, Bandung, Indonesia) ,  Yanyoan Sandi (Electrical Engineering, Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati, Bandung, Indonesia) ,  Mulyana Edi (Electrical Engineering, Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati, Bandung, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICITACEE  ページ： 1-5  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,適応フィードフォワードニューラルネットワークアルゴリズムを用いた定常状態視覚誘発potensialsの実時間分類を提案した。分類結果は,車椅子ベース脳計算機インタフェイスの方向(停止,7,510年,15年,および20Hzの前方,右,および刺激による左周波数,それぞれ)を制御することのできるユーザを作るのに使用した。データは,約24±2歳の十一名の被験者を試験したセッション中に収集した。提案した方法は,分類精度レベルの有意な性能を示し,約85%の精度レベルを与えた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 視覚 ,  周波数 ,  *車椅子
準シソーラス用語： 分類精度 ,  被験者 ,  ブレインコンピュータインタフェイス ,  定常状態 ,  *実時間 ,  *脳活動 ,  *フィードフォワードニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  検索技術  (AC06020S) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  SSVEP ,  脳活動 ,  実時間 ,  分類