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तंत्रिका नेटवर्क में प्रगति - ISNN 2016
श्रृंखला का वॉल्यूम 9719 कंप्यूटर विज्ञान के व्याख्यान नोट्स पीपी 66-73
दिनांक: 02 जुलाई 2016
- वंजी ली
- , लिंग Zou
- , तियानतोंग झोउ
- , चांग वैंग
- , जियोनगुरु झोउ
सार
पूर्ण खोपड़ी इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (ईईजी) रिकॉर्डिंग आमतौर पर मल्टी-चैनल इलेक्ट्रोड कैप के साथ मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस (बीसीआई) अनुप्रयोगों में उपयोग की जाती है। डेटा में न केवल आवेदन के बारे में व्यापक जानकारी है, बल्कि अप्रासंगिक जानकारी और शोर भी है जिससे पैटर्न को प्रकट करना मुश्किल हो जाता है। यह पेपर दृश्य "Oddball" प्रतिमान के साथ इंटरनेट की लत के अध्ययन के लिए इष्टतम चैनलों का चयन करने में हमारे प्रारंभिक शोध प्रस्तुत करता है। 64 चैनलों के पूर्ण सेट से कार्य के बारे में सबसे अधिक प्रासंगिक चैनलों का चयन करने के लिए एक दो-चरण मॉडल कार्यरत था। सबसे पहले, चैनलों को प्रत्येक विषय के लिए अलग से बिजली स्पेक्ट्रम घनत्व (PSD) और फिशर अनुपात के अनुसार रैंक किया गया था। दूसरा, विभिन्न विषयों के बीच प्रत्येक चैनल की घटना दर की गणना की गई थी। चैनल जिनकी घटनाएँ दो बार से अधिक थीं, उनमें इष्टतम संयोजन शामिल था। चैनलों के इष्टतम चैनलों और अन्य तुलना संयोजनों (पूरे चैनलों सहित) का उपयोग फिशर रेखीय विभेदक विश्लेषण विधि के साथ लक्ष्य और गैर-लक्ष्य उत्तेजनाओं के बीच अंतर करने के लिए किया गया था। वर्गीकरण परिणामों से पता चला कि चैनल चयन विधि ने प्रचुर मात्रा में चैनलों को कम कर दिया और वर्गीकरण सटीकता, विशिष्टता और संवेदनशीलता की गारंटी दी। यह परिणामों से निष्कर्ष निकाला जा सकता है कि इंटरनेट एडिक्ट्स पर ध्यान देने की कमी है।
खोजशब्दों
चैनल चयन इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (ईईजी) इंटरनेट की लत Oddball पावर स्पेक्ट्रम घनत्व फिशर रैखिक भेदभावपूर्ण विश्लेषण
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