ニューラルネットによる時系列脳波パターンの識別
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概要
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本論文では, 時系列パターンの識別をニューラルネットを用いて精度良く行うために, 以下の2点に着目してネットワークを構成する. 第1は, 脳波パターンが従う統計的特性を利用することで, ネットワーク内に混合正規分布に基づく統計構造を導入する. 第2は, 脳波パターンの時系列的つながりを考慮することで, ディジタルフィルタをネットワーク内に構造として用意する. そして提案するネットワークの学習アルゴリズムを導出すると共に, Mランダム時系列に従って被験者に視覚刺激を与え, そのとき測定した脳波の時系列パターンから刺激の有無を識別した. その結果, かなり高い精度で脳波パターンの識別ができること, 脳波信号が有する周波数情報を利用することにより識別率が向上することなどを明らかにする.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-07-25
著者
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