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  1. 学術雑誌論文等

A Log-Linearized Gaussian Mixture Network and Its Application to EEG Pattern Classification

https://hiroshima.repo.nii.ac.jp/records/2007032
https://hiroshima.repo.nii.ac.jp/records/2007032
f9a35391-0007-480c-9e93-9744e660b073
名前 / ファイル ライセンス アクション
IEEE_TSMC_C_AR_29_1_60-72_1999.pdf IEEE_TSMC_C_AR_29_1_60-72_1999.pdf (482.3 KB)
Item type デフォルトアイテムタイプ_(フル)(1)
公開日 2023-03-18
タイトル
タイトル A Log-Linearized Gaussian Mixture Network and Its Application to EEG Pattern Classification
言語 en
作成者 Tsuji, Toshio

× Tsuji, Toshio

en Tsuji, Toshio

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Fukuda, Osamu

× Fukuda, Osamu

en Fukuda, Osamu

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Ichinobe, Hiroyuki

× Ichinobe, Hiroyuki

en Ichinobe, Hiroyuki

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Kaneko, Makoto

× Kaneko, Makoto

en Kaneko, Makoto

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アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
権利情報
権利情報 Copyright (c) 1999 IEEE. Personal use of this material is permitted. However, permission to reprint/republish this material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution to servers or lists, or to reuse any copyrighted component of this work in other works must be obtained from the IEEE.
主題
主題Scheme Other
主題 Electroencephalography
主題
主題Scheme Other
主題 feedforward neural networks
主題
主題Scheme Other
主題 pattern classification
主題
主題Scheme Other
主題 recurrent nerual networks
主題
主題Scheme NDC
主題 530
内容記述
内容記述 The present paper proposes a new probabilisticneural network (NN) that can estimate a posteriori probabilityfor a pattern classification problem. The structure of the proposednetwork is based on a statistical model composed by a mixtureof log-linearized Gaussian components. However, the forwardcalculation and the backward learning rule can be defined in thesame manner as the error backpropagation NN. In this paper, theproposed network is applied to the electroencephalogram (EEG)pattern classification problem. In the experiments, two types of aphotic stimulation, which are caused by eye opening/closing andartificial light, are used to collect the data to be classified. It isshown that the EEG signals can be classified successfully andthat the classification rates change depending on the number oftraining data and the dimension of the feature vectors.
言語 en
出版者
出版者 IEEE
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
関連情報
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1109/5326.740670
関連情報
識別子タイプ DOI
関連識別子 http://dx.doi.org/10.1109/5326.740670
収録物識別子
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1094-6977
収録物識別子
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11198437
開始ページ
開始ページ 60
書誌情報 IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part C: Applications and Reviews
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part C: Applications and Reviews

巻 29, 号 1, p. 60-72, 発行日 1999
旧ID 14192
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Ver.1 2025-02-21 03:39:19.497423
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