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J-GLOBAL ID：201702276237857038   整理番号：17A0406544

EEGパターン認識のためのスパースBayes多重正準相関解析【Powered by NICT】

Sparse Bayesian multiway canonical correlation analysis for EEG pattern recognition

著者 (6件)： Zhang Yu (Key Laboratory for Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China) ,  Zhou Guoxu (School of Automation at Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China) ,  Jin Jing (Key Laboratory for Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China) ,  Zhang Yangsong (School of Computer Science and Technology, Southwest University of Science and Technology, Mianyang 621010, China) ,  Wang Xingyu (Key Laboratory for Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China) ,  Cichocki Andrzej (Laboratory for Advanced Brain Signal Processing, RIKEN Brain Science Institute, Wako-shi, Saitama 351-0198, Japan)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 225  ページ： 103-110  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： L1正則化多重正準相関分析(MCCA)は定常状態視覚誘発電位(SSVEP)に基づく脳-コンピュータインタフェイス(BCI)における基準信号最適化に導入されている。試験選択にL1正則化の有効性は,正則化パラメータ設定,典型的には交差検証(CV)により決定されるに大きく依存する。しかし,CVはパラメータ検証と比較的高い計算コストのための追加データ要求により,BCIシステムの実用性を実質的に低減する。問題を解決するために,本研究では,スパースBayes学習を利用することにより,L1MCCA(SBMCCAと呼ばれる)のBayes版を提案した。SBMCCA法はCVを回避し,Bayes証拠フレームワークの下でモデルパラメータを効率的に推定できる。実験結果はSBMCCA法はL1MCCA法とは対照的に同等の認識精度が非常に高い計算効率を達成したことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 視覚誘発電位 ,  最適化 ,  *多重化 ,  *透視図法 ,  正則化 ,  基準信号 ,  *パターン認識
準シソーラス用語： 計算効率 ,  認識精度 ,  モデルパラメータ ,  Bayes学習 ,  計算コスト ,  正則化パラメータ ,  定常状態 ,  *正準相関解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 脳-コンピュータインタフェイス(BCI) ,  脳波(EEG) ,  多重正準相関解析(MCCA) ,  スパースBayes学習 ,  定常状態視覚誘発電位(SSVEP)

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： EEG ,  パターン認識 ,  多重 ,  正準相関解析