文献

J-GLOBAL ID：201802273949089745   整理番号：18A0077811

分類誤り訂正:脳-コンピュータインタフェイスにおける事例研究【Powered by NICT】

Classification error correction: A case study in brain-computer interfacing

著者 (4件)： Poonawala Hasan A. (Institute for Computational Engineering and Science, University of texas at Austin, Austin, TX 78712, USA) ,  Alshiekh Mohammed (Institute for Computational Engineering and Science, University of texas at Austin, Austin, TX 78712, USA) ,  Niekum Scott (Department of Computer Science, University of texas at Austin, Austin, TX 78712, USA) ,  Topcu Ufuk (Department of Aerospace Engineering, University of texas at Austin, Austin, TX 78712, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IROS  ページ： 3006-3012  発行年： 2017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： 分類技術は複雑で信号を処理する,意味的に価値のある標識に有用である。例えば,物理的デバイスのためのコマンドの有限集合に対応するヒトにより発生した脳信号を解釈するために用いることができる。分類器が,信号を解釈は意図したものとは異なることをコマンドとして可能性がある。クラスラベルを用いていくつかの情報を学習するために,または物理的デバイスを制御する分類におけるこの誤差は,タスクにおける性能が低下する。クラスラベルは,クラスラベルの配列の誤判別される同定するための計算的に効率的なアルゴリズムを提案し,これらのラベルは,与えられた学習制御タスクに使用されている。アルゴリズムはMarkov確率場を用いた推論法に基づいている。は,脳-コンピュータインタフェイス(BCI)を用いて目標学習と追跡にアルゴリズムを適用し,脳からの信号は一般に分類技術を用いて処理した。は,提案したアルゴリズムによって,対照試験の目標状態を同定するために要する時間を減少させることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *誤り訂正 ,  学習制御 ,  学習 ,  アルゴリズム ,  ヒト ,  *事例研究
準シソーラス用語： Markov確率場 ,  *ブレインコンピュータインタフェイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分類 ,  誤り訂正 ,  脳 ,  コンピュータインタフェイス ,  研究