ลิงค์เพื่อศึกษา
ความก้าวหน้าในโครงข่ายประสาทเทียม - ISNN 2016
ปริมาณ 9719 ของซีรีส์ หมายเหตุการบรรยายในวิทยาการคอมพิวเตอร์ pp 66-73
วันที่สมัคร: กรกฎาคม 02 2016
- เหวินเจี๋ยหลี่
- , หลิงโซ่ว
- , เทียนถงโจว
- , ฉางหมิงหวัง
- , Jiongru Zhou
นามธรรม
electroencephalography (EEG) การบันทึกหนังศีรษะแบบเต็มโดยทั่วไปจะใช้ในแอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์สมอง (BCI) ที่มีฝาปิดขั้วไฟฟ้าแบบหลายช่องสัญญาณ ข้อมูลไม่เพียง แต่มีข้อมูลที่ครอบคลุมเกี่ยวกับแอปพลิเคชัน แต่ยังมีข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องและเสียงรบกวนซึ่งทำให้เป็นการยากที่จะเปิดเผยรูปแบบ บทความนี้นำเสนอการวิจัยเบื้องต้นของเราในการเลือกช่องทางที่ดีที่สุดสำหรับการศึกษาการเสพติดอินเทอร์เน็ตด้วยกระบวนทัศน์ "Oddball" แบบภาพ มีการใช้แบบจำลองสองขั้นตอนเพื่อเลือกช่องทางที่เกี่ยวข้องมากที่สุดเกี่ยวกับงานจากชุดช่อง 64 แบบเต็ม อันดับแรกช่องได้รับการจัดอันดับตามความหนาแน่นสเปกตรัมพลังงาน (PSD) และอัตราส่วนฟิชเชอร์แยกกันสำหรับแต่ละเรื่อง ประการที่สองการคำนวณอัตราการเกิดของแต่ละช่องสัญญาณในกลุ่มเป้าหมายที่แตกต่างกันถูกคำนวณ แชแนลที่มีเหตุการณ์เกิดขึ้นมากกว่าสองครั้งประกอบด้วยชุดค่าผสมที่เหมาะสมที่สุด ช่องสัญญาณที่ดีที่สุดและการเปรียบเทียบช่องสัญญาณอื่น ๆ (รวมทั้งช่องสัญญาณทั้งหมด) ถูกใช้เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างสิ่งเร้าเป้าหมายและสิ่งที่ไม่ใช่เป้าหมายด้วยวิธีการวิเคราะห์เชิงเส้นฟิชเชอร์เชิงเส้น ผลการจำแนกประเภทพบว่าวิธีการเลือกช่องสัญญาณช่วยลดช่องสัญญาณที่มีมากมายและรับประกันความถูกต้องความเฉพาะเจาะจงและความไวของการจำแนก สามารถสรุปได้จากผลลัพธ์ที่มีการขาดความสนใจในผู้ติดอินเทอร์เน็ต
คำสำคัญ
การเลือกช่องทาง Electroencephalogram (EEG) การติดอินเทอร์เน็ตความหนาแน่นสเปกตรัมพลังงานฟิชเชอร์การวิเคราะห์จำแนกเชิงเส้น
;