Počet záznamů: 1
Classification of EEG Data using Fuzzy k-NN Ensembles
- 1.
SYSNO ASEP 0087505 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Classification of EEG Data using Fuzzy k-NN Ensembles Překlad názvu Klasifikace EEG dat s použitím kombinování Fuzzy k-NN klasifikátorů Tvůrce(i) Štefka, David (UIVT-O)
Holeňa, Martin (UIVT-O) SAI, RIDZdroj.dok. Informačné technológie - Aplikácie a Teória. - Seňa : PONT, 2007 / Vojtáš P. - ISBN 978-80-969184-6-1 Rozsah stran s. 91-94 Poč.str. 4 s. Akce ITAT 2007. Conference on Theory and Practice of Information Theory Datum konání 21.09.2007-27.09.2007 Místo konání Poľana Země SK - Slovensko Typ akce EUR Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. SK - Slovensko Klíč. slova ensemble methods ; classifier combining ; classifier fusion ; classifier aggregation ; Sugeno fuzzy integral Vědní obor RIV IN - Informatika CEP 1ET100300517 GA AV ČR - Akademie věd GA201/05/0325 GA ČR - Grantová agentura ČR CEZ AV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011) Anotace Ensemble methods try to improve quality of classification by creating multiple classifiers and aggregating their outputs. In this paper, we present the use of ensemble methods for classification of EEG data from the project "Building Neuroinformation Bases, and Extracting Knowledge from them", within which a possibility of preventing drivers' microsleeps is studied. A multiple feature subset ensemble method is used to improve the quality of classification of a fuzzy k-nearest neighbor classifier. Two different aggregation schemes are used - the mean value aggregation algorithm outperforming the Sugeno fuzzy integral aggregation algorithm Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2008
Počet záznamů: 1