- The GUHA Method Supported Classification of EEG Data
Number of the records: 1  

The GUHA Method Supported Classification of EEG Data

  1. 1.
    0103340 - UIVT-O 20040081 RIV JP eng C - Conference Paper (international conference)
    Coufal, David
    The GUHA Method Supported Classification of EEG Data.
    [Klasifikace EEG dat pomocí metody GUHA.]
    Proceedings of 7th Czech-Japan Seminar on Data Analysis and Decision Making under Uncertainty. Kobe: University of Marketing and Distribution Sciences, 2004 - (Noguchi, H.; Ishii, H.; Inuiguchi, M.), s. 174-178
    [Czech-Japan Seminar on Data Analysis and Decision Making under Uncertainty /7./. Awaji (JP), 31.08.2004-02.09.2004]
    R&D Projects: GA MŠMT ME 701
    Institutional research plan: CEZ:AV0Z1030915
    Keywords : micro-sleep * EEG analysis * data mining * classification trees
    Subject RIV: BA - General Mathematics

    The research reported in the paper is a part of the large project aiming at designing an automatic device for the micro-sleep events detection. In the paper we are interested in a classification of EEG spectrograms with respect to the level of attention (mentation, relaxation, micro-sleep) of a monitored person (a proband). Data mining techniques are used for developing a classification model. Namely, the GUHA method is employed for this purpose. It is a method of exploratory data analysis, established on logical and statistical bases, that has been continuously developed for last 40 years in the Czech Republic.

    Výzkum prezentovaný v příspěvku náleží do většího projektu zaměřeného na návrh zařízení pro automatickou detekci mikrospánků. Příspěvek se zaměřuje na klasifikaci EEG spektrogramů vzhledem k hladině pozornosti (mentace, relaxace, mikrospánek) monitorované osoby (probanda). Ke konstrukci klasifikačního modelu jsou použity data mining techniky, jmenovitě metoda GUHA. Metoda GUHA je metoda explorační analýzy dat vycházející z logických a statistických základů. Jedná se o původní českou metodu kontinuálně vyvíjenou více než 40 let.
    Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0010649
     
Number of the records: 1  

  This site uses cookies to make them easier to browse. Learn more about how we use cookies.