抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本研究では,刺激として異なる季節(夏-冬)ビデオの間にヒト脳から記録された電気信号を分類することを目的とした。4人の男性参加者から14チャンネルEEGを用いてデータを記録した。デルタ,θ,アルファ,ベータおよびガンマ周波数帯のパワーを記録し,収集したデータを分類するために用いた。決定木前処理法を用いて,周波数帯と電極の属性を選択した。データを分類するために,サポートベクトルマシン(SVM),線形判別分析(LDA)およびロジスティック回帰(LR)機械学習アルゴリズムを用いた。それは,SVMで82.25,LDAで81%,LRで80.75%分離されたことがわかった。3つのアルゴリズムの結果は類似のスコアを示した。Copyright 2019 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】