Критерий качества кластеризации на основе отбора признаков размеченной выборки с приложением в области разработки интерфейсов мозг-компьютер

Мазурин, А.; Бернадотт, А.

Авторы: Мазурин А., Бернадотт А.
Журнал: Интеллектуальные системы. Теория и приложения (ранее: Интеллектуальные системы по 2014, № 2, ISSN 2075-9460)
Том: 25
Номер: 4
Год издания: 2021
Издательство: [б.и.]
Местоположение издательства: М.
Первая страница: 322
Последняя страница: 327
Аннотация: В прикладных задачах машинного обучения часто встречается проблема неоднородности выборки. Например, это приводит к трудностям в решении задачи распознавания паттернов электрической активности мозга при разработке нейроинтерфейса у людей разных социальных характеристик.В работе мы предложили новый метод оценки работы алгоритма кластеризации, имеющий низкие вычислительные затраты и основанный на способности алгоритма распознать скрытые закономерности, то есть выделять группы, схожие по внешнему при- знаку. Мы показали области практического применения алгоритма, в частности в задачах классификации данных электрической активности мозга при произнесении 8 слов у людей с разными социальными характеристиками.http://intsysjournal.org/pdfs/25-4/MazurinBernadott.pdf
Добавил в систему: Бернадотт Александра

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	ФНКЦ РР
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

ИСТИНА

ФНКЦ РР

Критерий качества кластеризации на основе отбора признаков размеченной выборки с приложением в области разработки интерфейсов мозг-компьютерстатья

Прикрепленные файлы