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J-GLOBAL ID：201802236666296043   整理番号：18A1898181

脳波パターン認識のためのPLAに基づくEEGグラフの生成【JST・京大機械翻訳】

Generating EEG Graphs Based on PLA for Brain Wave Pattern Recognition

著者 (4件)： Zhang Hao Lan (NIT, Zhejiang University, The SCDM Center, China Ningbo, China) ,  Zhao Huanyu (Hebei Academy of Sciences, Institute of Applied Mathematics, Shijiazhuang, China) ,  Cheung Yiu-Ming (Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University, Hong Kong) ,  He Jing (Nanjing University of Finance & Economics, China Nanjing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CEC  ページ： 1-7  発行年： 2018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： 脳コンピュータインタフェイス(BCI)は,近年新しい話題になっている。特に,人工知能(AI)は近年ホットな研究分野になっている。しかしながら,多くのBCI技術は,脳(動物またはヒト)に侵入界面を利用し,それは実験対象に対する潜在的リスクを引き起こす可能性がある。脳波(脳波)法は脳活動研究のための非侵襲的BCI溶液として広く用いられてきた。多くの心理学的研究は,人間の脳がいくつかの特定の活動に関連するいくつかの認識可能なEEG信号を生成できることを示唆している。本論文では,新しいEEG認識法,すなわち,PLA(SEGPA)を用いたセグメント化EEGグラフを提案した。これは,改善されたPiecewise線形近似(PLA)アルゴリズムとEEGパターン認識のためのEEGベースの重み付けネットワークを組み込み,機械制御に用いることができる。改良PLAアルゴリズムとEEGベースの加重ネットワーク技術は,データサンプリングとセグメンテーション法を組み込んだ。本研究は,機械またはロボット制御に使用できる人間の脳活動を認識するための潜在的に効率的な方法を提案した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 動物 ,  *脳波 ,  *パターン認識 ,  人工知能 ,  セグメンテーション ,  ヒト ,  アルゴリズム ,  重みづけ ,  ネットワーク ,  界面
準シソーラス用語： 加重 ,  非侵襲 ,  脳活動 ,  侵入 ,  ブレインコンピュータインタフェイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 脳波 ,  パターン認識 ,  PLA ,  EEG ,  グラフ