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J-GLOBAL ID：201802224664265986   整理番号：18A2190905

DBN結合SVMに基づく脳波信号認識研究【JST・京大機械翻訳】

EEG Signal Identification Based on DBN and SVM

著者 (3件)： Zhang Yi (重慶郵電大学先進制作工程学院,重慶,400065) ,  Chen Yongqiang (重慶郵電大学自動化学院,重慶,400065) ,  Cai Jun (重慶郵電大学自動化学院,重慶,400065)
資料名： Kongzhi Gongcheng  (Kongzhi Gongcheng)
巻： 25  号： 6  ページ： 1007-1011  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2953A  ISSN： 1671-7848  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 多種類の脳波信号の識別率が高くない問題に対して、深度信頼ネットワーク(DeepBeliefNetwork、DBN)とサポートベクターマシン(SupportVectorMachine、SVM)を結合した方法を提案した。収集した想像左手、右手、両足及び舌運動の四種類の脳波信号データを訓練サンプルとしてDBNネットワークを訓練し、その最適なパラメータ値を得た。訓練したDBNネットワークを用いて特徴抽出を行い、SVMを用いて抽出した特徴に対して分類を行い、MATLAB上でこのアルゴリズムに対してシミュレーション実験を行った。実験結果は,この方法が4種類の運動想像EEG信号の高い認識率を分析でき,この方式の有効性を証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  特徴抽出 ,  ネットワーク ,  有効性
準シソーラス用語： MATLAB ,  舌運動 ,  認識率 ,  *脳波信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： DBN ,  SVM ,  脳波信号 ,  研究