Počet záznamů: 1
Dynamic Bayesian Networks for the Classification of Sleep Stages
- 1.
SYSNO ASEP 0490307 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Dynamic Bayesian Networks for the Classification of Sleep Stages Tvůrce(i) Vomlel, Jiří (UTIA-B) RID, ORCID
Kratochvíl, Václav (UTIA-B) RID, ORCIDCelkový počet autorů 2 Zdroj.dok. Proceedings of the 11th Workshop on Uncertainty Processing (WUPES’18). - Praha : MatfyzPress, Publishing House of the Faculty of Mathematics and Physics Charles University, 2018 / Kratochvíl Václav ; Vejnarová Jiřina - ISBN 978-80-7378-361-7 Rozsah stran s. 205-215 Poč.str. 11 s. Forma vydání Tištěná - P Akce Workshop on Uncertainty Processing (WUPES’18) Datum konání 06.06.2018 - 09.06.2018 Místo konání Třeboň Země CZ - Česká republika Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. CZ - Česká republika Klíč. slova Dynamic Bayesian Network ; Sleep Analysis Vědní obor RIV JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace Obor OECD Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8) CEP GA16-12010S GA ČR - Grantová agentura ČR GA17-08182S GA ČR - Grantová agentura ČR Institucionální podpora UTIA-B - RVO:67985556 Anotace Human sleep is traditionally classified into five (or six) stages. The manual classification is time consuming since it requires knowledge of an extensive set of rules from manuals and experienced experts. Therefore automatic classification methods appear useful for this task. In this paper we extend the approach based on Hidden Markov Models by relating certain features not only to the current time slice but also to the previous one. Dynamic Bayesian Networks that results from this generalization are thus capable of modeling features related to state transitions. Experiments on real data revealed that in this way we are able to increase the prediction accuracy. Pracoviště Ústav teorie informace a automatizace Kontakt Markéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201. Rok sběru 2019
Počet záznamů: 1