Bagging and Boosting Approach for EEG Signals Classification in Brain- Computer Interface Systems
محل انتشار: پانزدهیمن کنفرانس مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,256
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE15_263
تاریخ نمایه سازی: 17 بهمن 1385
چکیده مقاله:
Ensemble learning algorithms such as AdaBoost and Bagging have been used as an active research area and it has been shown that the
classification results are improved for several benchmarking data sets with mainly decision trees as their base classijiers. In this paper we apply these Meta learning techniques with classifiers such as decision trees and support vector machines for BCI applications. The data set is &om Graz University in BCI Competition 2003. The task is to classify EEG signals in order to translate a subject's intentions into a technical control signal to control the peripheral environment. We compare the individual classijiers with their ensemble counterparts and discuss the results.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Maryam Esmaeili
Amirkabir University of Technology
Moharnmad Rahmati
Amirkabir University of Technology
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :