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J-GLOBAL ID：201302288471515564   整理番号：13A0779092

Recurrent Self-Organizing MapによるBCIに向けた信号解析

Signal Analysis towards the BCI by Recurrent Self-Organizing Map

著者 (2件)： 木野裕麻 (日本大 生産工) ,  山内ゆかり (日本大 生産工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 112  号： 480(NC2012 134-182)  ページ： 163-166  発行年： 2013年03月06日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： Recurrent Self-Organizing Map:RSOMはMarkusらによって提案されたものである。RSOMでは時系列信号のクラスタリングが可能になった。中倉らは類似度を考慮したSimilarity-based SOM:SSOMを提案した。これによりニューロン使用率が向上した。我々はRSOMにSSOMを融合したSRSOMを提案した。本研究ではSRSOMを用いて近赤外光計測器NIRSで計測された脳信号の解析を行った。BCIに向けた複数タスクの認識率の向上を試みた。(著者抄録)

シソーラス用語： *自己組織化特徴マップ ,  信号解析 ,  *類似性 ,  ニューロン ,  神経回路網 ,  *脳波
準シソーラス用語： リカレントニューラルネットワーク

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  入出力インタフェイス  (JC04040J)

タイトルに関連する用語 (3件)： MAP ,  BCI ,  信号解析