サポートベクターマシンと粒子群最適化を用いた聴覚事象関連電位の分類に関する検討
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概要
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単試行での事象関連電位(ERP)の分類は実用的なBrain-machine interfaces (BMI)の開発の際に重要な課題である.ERPの分類において,より正確なBMIを実現するためには,脳波信号による特徴を選択し,分類器のパラメータを適切に調整する必要がある.そのため,本報告では粒子群最適化(PSO)とサポートベクターマシン(SVM)を組み合わせて,ERPを分類する手法を提案する.具体的には,分類精度を向上するEEGチャンネルセットとSVMパラメータをPSOによって最適化する.全チャンネル用いる単純なグリッド検索手法と比較したところ,提案手法では,半分のチャンネルのみでグリッド検索と同程度な75%の分類精度が得られ,処理時間を3倍短くすることができた.
- 2013-03-06
著者
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和田 安弘
長岡技術科学大学
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穂刈 治英
長岡技術科学大学
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穂刈 治英
長岡技術科学大学電気系
-
和田 安弘
長岡技術科学大学電気系
-
南部 功夫
長岡技術科学大学工学部
-
ゴンザレス アレハンドロ
長岡技術科学大学電気系
-
南部 功夫
長岡技術科学大学電気系
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