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J-GLOBAL ID：202002269728700644   整理番号：20A2735155

EUCLID距離,FFTおよびPCAに基づくPD患者検出のためのニューロファジィシステム【JST・京大機械翻訳】

NEURO-FUZZY SYSTEM FOR DETECTING PD PATIENTS BASED ON EUCLID DISTANCE, FFT, AND PCA

著者 (2件)： JANG SEOK-WOO (Department of Software, Anyang University, Anyang-si, Gyeonggi-do, Republic of Korea) ,  LEE SANG-HONG (Department of Computer Science & Engineering, Anyang University, Anyang-si, Gyeonggi-do, Republic of Korea)
資料名： Journal of Mechanics in Medicine and Biology  (Journal of Mechanics in Medicine and Biology)
巻： 20  号： 9  ページ： 2040017  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3741A  ISSN： 0219-5194  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,単一圧力センサデータ,加重ファジィメンバーシップ(NEWFM)によるニューラルネットワーク,および前処理技法を用いて,健常者とパーキンソン病患者を区別する方法を提案した。前処理技術は高速Fourier変換(FFT),ユークリッド距離,および主成分分析(PCA)を含み,性能強化のためのデータのノイズを除去する。NEWFMの入力として使用可能な特徴を作るために,左と右の唯一の圧力センサデータ間のユークリッド距離を第一段階で使用した。第2段階では,第1ステップで抽出されたユークリッド距離の周波数スケールを,Hamming法を用いてFFTによって個々のスケールに分割した。最終段階では,PCAにより第二段階で抽出されたFFTにより,個々のスケールからNEWFMの特徴として1~15次元を抽出した。NEWFMの入力として8次元から75.90%の精度を得た。Copyright 2020 World Scientific Publishing Company All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  前処理 ,  ニューラルネットワーク ,  高速Fourier変換 ,  主成分分析 ,  Parkinson病 ,  *ファジィニューラルネットワーク ,  圧力センサ
準シソーラス用語： 8次元 ,  健常者 ,  *Euclid距離 ,  センサデータ ,  ファジィメンバーシップ関数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： パーキンソン病 ,  歩行 ,  FFT ,  PCA ,  NEWFM

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： Euclid距離 ,  FFT ,  PCA ,  Pd ,  患者 ,  ニューロファジィシステム