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J-GLOBAL ID：201702217534127621   整理番号：17A0242231

ロバスト区間タイプ2ファジィ推論に基づくB CIシステム【Powered by NICT】

A robust interval Type-2 Fuzzy Inference based BCI system

著者 (3件)： Das A. K. (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore, 639798) ,  Suresh S. (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore, 639798) ,  Sundararajan N. (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore, 639798)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SMC  ページ： 004176-004181  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： 本論文では,ロバストな特徴抽出,非定常性と被験者特異性スペクトルフィルタ選択の重要な問題に取り組むBCIシステムを提案した。アーチファクトによる影響試験を除去するロバスト共通空間パターン(RoCSP)特徴抽出アルゴリズムを採用し,CSPアルゴリズムのロバスト性を改善する冗長チャネルを無視する。次に,自己制御区間タイプ2ニューロファジィ推論システム(SRIT2NFIS)を用いたEEG信号の非定常性を扱う。RoCSPアルゴリズムにより生成された入力特徴を用い,ファジィルールの前件部区間タイプ2ファジィ集合を用いた不確実性と非定常性を扱う。五層修飾Takagi-Sugeno-Kang区間タイプ2ファジィ推論メカニズムを構造を形成し,学習アルゴリズムは自己制御機構を用いている。さらに,SRIT2NFIS分類器を用いて,分類性能に影響しない周波数帯を除去することにより,所望のスペクトルフィルタを見出すことである。提案システムの性能を,二つの公的に利用可能なBCI競技会データセットを用いて評価し,FBCSP,DFBCSPとBSSFOのような他の既存のアルゴリズムと比較した。結果は,提案したアルゴリズムの改善された性能を示した。最後に,提案したシステムはquadcopterの移動を制御するために採用した。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： ファジィニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  *ロバスト性 ,  周波数帯 ,  不確実性 ,  *ファジィ推論 ,  学習アルゴリズム ,  特徴抽出 ,  アーチファクト
準シソーラス用語： 区間タイプ2ファジィ集合 ,  ファジィルール ,  自己制御 ,  特異性 ,  被験者 ,  非定常性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (3件)： ロバスト ,  タイプ ,  ファジィ推論