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J-GLOBAL ID：202002245368586155   整理番号：20A1796799

ゲーム関連認知状態を同定するためのBCIシステムの遺伝的最適化【JST・京大機械翻訳】

Genetic optimisation of BCI systems for identifying games related cognitive states

著者 (4件)： Iacob Andrei (University of Essex, Colchester, United Kingdom) ,  Morosan Mihail (University of Essex, Colchester, United Kingdom) ,  Sepulveda Francisco (University of Essex, Colchester, United Kingdom) ,  Poli Riccardo (University of Essex, Colchester, United Kingdom)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： GECCO ’18  ページ： 237-238  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 本論文は,EEGデータ解析における遺伝的アルゴリズム(GA’s)の使用の潜在的利点のglみを示すことを目的とする。このシステムは,競合ゲームプレイとアイドル状態の間に到達した精神状態の機械学習ベースの分類を試みる。LegendsのLeagueの多数の経験者からのEEG活動を,アイドリング期間と競合,ランク付けゲームの間に記録した。証明済み,産業試験GAを用いて,電極と特徴集合の両方の進展により,脳-コンピュータインタフェイス(BCI)システムの側面を最適化した。かなり高い交差検証ベース分類精度に沿って,GAを電極サブセットと特徴の両方を選択することで,統計的に有意な改善を得た。ランタイム改善は,さらに,更なる改善が可能であるが,明白である。これは,処理電力とデータ収集要求の両方における主要な改善を可能にするだけでなく,消費者製品に近いBCI技術,およびゲーム経験を改善する手段としての認知状態同定,ならびに日常生活の他の側面の試みにおいて,さらにステップである。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  *ゲーム ,  電力 ,  アイドリング ,  データ解析 ,  消費財 ,  等級づけ ,  データ収集 ,  機械学習 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 分類精度 ,  ブレインコンピュータインタフェイス ,  遺伝的最適化 ,  ゲームプレイ , 【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)： ゲーム ,  認知 ,  同定 ,  BCI ,  遺伝的最適化