| 題名 | 決定表の統計的縮約法に関する考察−大域的縮約 |
| 著者 | *福島 悠太, 加藤 裕一 (島根大学) |
| キーワード | STRIM, 縮約問題 |
| 題名 | 決定表の統計的縮約に関する考察−局所的縮約 |
| 著者 | *伊津野 貴大, 加藤 裕一 (島根大学) |
| キーワード | ラフ集合理論, 縮約問題 |
| 題名 | 数量化�粁爐�STRIMの性能比較 |
| 著者 | *北崎 雄也, 加藤 裕一 (島根大学) |
| キーワード | STRIM, 数量化２類 |
| 題名 | 脳波識別における特徴抽出法の検討 |
| 著者 | *馬場 勇希, 呉本 尭, 大林 正直, 間普 真吾 (山口大学大学院理工学研究科) |
| キーワード | EEG, SVM, MLP, SOM, フーリエ変換 |
| アブストラクト | 人の動作や思考に応じてずれが生じることから、その特徴を捉えることで測定した脳波を識別したり機械やロボットへの指令を送ったりすることができる。これまでの研究では、フーリエ変換、周波数帯域の制限、非線形正規化を行うことで脳波の特徴抽出を行いSVMなどの識別器による高い脳波識別率を示した。しかしこれらの特徴抽出処理は、計測した脳波信号をそのまま入力し、使用している。本論文では脳波データから特徴的な領域を特定、抽出することで、脳波の識別率を向上させることを提案する。ベンチマークデータと脳波センサEPOCで測定した脳波データを用いて、ガウスカーネルSVMを始め多層パーセプトロン(MLP)やクラス近接型自己組織化マップ(CP-SOM)などの複数の識別器における提案法の有用性を確認した。 |