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J-GLOBAL ID：202102210210792737   整理番号：21A0566826

脳波信号モードを分類するためのアンサンブル法の研究【JST・京大機械翻訳】

An Investigation of Ensemble Methods to Classify Electroencephalogram Signaling Modes

著者 (3件)： Vo Hoang-Thuy-Tien (Faculty of Physics and Engineering Physics, University of Science, Vietnam National University,Department of Physics and Computer Science,Ho Chi Minh city) ,  Huynh Viet Quoc (Faculty of Physics and Engineering Physics, University of Science, Vietnam National University,Department of Physics and Computer Science,Ho Chi Minh city) ,  Van Huynh Tuan (Faculty of Physics and Engineering Physics, University of Science, Vietnam National University,Department of Physics and Computer Science,Ho Chi Minh city)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： NICS  ページ： 203-208  発行年： 2020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： 本研究は,脳波信号パターンを同定するために,ブーステッドツリー,Bagged tree,Subspace KNN,部分空間判別,RUSBoosted Treeを含む合成アルゴリズムの実現可能性に焦点を当てた。使用された2つのデータセットを用いて,それは4種類の人間の感情(原子価,覚醒,優性,のような)を測定するものである。受信機は,顔,正常,および思考信号のグループから成る11の状態から成る。研究は,信号特性を決定するためにウェーブレット変換を使用して,上記のアルゴリズムを研究して,次に,結果を分類して,改良して,結論に達する。Copyright 2021 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： *アルゴリズム ,  受信機 ,  原子価 ,  信号特性 ,  覚醒 ,  優性 ,  ウェーブレット変換
準シソーラス用語： 部分空間 ,  *脳波信号 ,  アンサンブル法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 脳波信号 ,  分類 ,  アンサンブル法 ,  研究