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J-GLOBAL ID：201802289187805530   整理番号：18A2143486

脳-コンピュータインターフェース実験における畳み込みニューラルネットワークを用いた改良型EEG信号分類のための経験的モード分解

Empirical mode decomposition for improved EEG signal classification with Convolutional Neural Network in Brain-Computer interface experiments

著者 (6件)： TAKAHASHI Kahoko (Yokohama City Univ., Yokohama, JPN) ,  SUN Zhe (RIKEN, Saitama, JPN) ,  SOL-CASALS Jordi (Univ. Vic-Central Univ. Catalonia, Catalonia, ESP) ,  CICHOCKI Andrzej (Skolkowo Inst. Sci. and Technol.(SKOLTECH), Moscow, RUS) ,  PHAN Anh Huy (Skolkowo Inst. Sci. and Technol.(SKOLTECH), Moscow, RUS) ,  MICHELETTO Ruggero (Yokohama City Univ., Yokohama, JPN)
資料名： 日本神経回路学会全国大会講演論文集  (Proceedings of the Annual Conference of the Japanese Neural Network Society)
巻： 28th  ページ： 70-71  発行年： 2018年10月24日 
JST資料番号： L7031A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,...
準シソーラス用語： 運動イメージ ,...

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分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 脳-コンピュータインターフェース ,  実験 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  EEG信号 ,  分類 ,  経験的モード分解