徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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著作: [伊藤 伸一]/[伊藤 桃代]/[福見 稔]/複属性データ対応型自己組織化マップを用いた脳波分析に関する一考察/[電気学会論文誌C (電子,情報,システム部門誌)]

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EID
322758
EOID
974234
Map
0
LastModified
2020年3月16日(月) 12:20:35
Operator
福見 稔
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
伊藤 伸一
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種別 必須 学術論文(審査論文)
言語 必須 日本語
招待 推奨
審査 推奨 Peer Review
カテゴリ 推奨 研究
共著種別 推奨 学内共著(徳島大学内研究者との共同研究 (学外研究者を含まない))
学究種別 推奨
組織 推奨
著者 必須
  1. 伊藤 伸一([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. 伊藤 桃代([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 福見 稔([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) A Consideration for Electroencephalogram Analysis using Self-Organizing Map Based on Learning Algorithm for Plural-Attribue Information

(日) 複属性データ対応型自己組織化マップを用いた脳波分析に関する一考察

副題 任意
要約 任意

(英) This paper discusses a method to detect electroencephalogram (EEG) patterns using a self-organizing map(SOM) based on a learning algorithm for plural-attribute information (SOMPA). The input data for SOMPA has two attributes which are EEG feature and individual feature. We set the EEG feature to main feature and individual feature to sub-attribute information. The winning node in the learning algorithm of SOMPA is determined by using main feature and sub-attribute information. In the preprocessing, we extract the EEG feature vector by calculating the time average on each frequency band which are , and , respectively. The individual feature is analyzed though the ego analysis using psychological testing. In order to prove the effectiveness of the proposed method, we conduct experiments using real EEG data. The experimental results show that the EEG pattern detection accuracy using SOMPA improves compared with the standard SOM.

(日) サブ属性を考慮した改良型勝者ノード決定アルゴリズムを有する自己組織化マップを用いた脳はパターン検出法について考察する.改良型勝者ノー決定アルゴリズムでは,主属性のデータと副属性のデータを別々に使用し,それぞれ勝者ノード候補を決定する.それぞれの勝者ノード候補から任意の距離内にあるノード領域を選抜し,その領域が重なっている場合,重なった領域内において,最も主属性のデータと一致するノードを勝者ノードとする.重なりが無い場合,主属性の勝者ノード候補を勝者ノードと賭する.脳波を用いて嗜好を検出する問題に適用し,提案手法の有効性を検証した結果,良好な結果を得るに至った.

キーワード 推奨
  1. (英) plural-attribute / (日) 複属性 / (読) ふくぞくせい
  2. 自己組織化写像(self-organizing map)
  3. 脳波(electroencephalogram)
  4. (英) individual feature / (日) 個人特性 / (読) こじんとくせい
  5. (英) auditory stimuli / (日) 聴覚刺激 / (読) ちょうかくしげき
発行所 推奨 電気学会
誌名 必須 電気学会論文誌C (電子,情報,システム部門誌)([電気学会])
(pISSN: 0385-4221, eISSN: 1348-8155)
ISSN 任意 0385-4221
ISSN: 0385-4221 (pISSN: 0385-4221, eISSN: 1348-8155)
Title: 電気学会論文誌. C
Supplier: 一般社団法人 電気学会
Publisher: The Institute of Electrical Engineers of Japan
 (J-STAGE  (J-STAGE  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
必須 137
必須 2
必須 302 309
都市 任意
年月日 必須 2017年 2月 初日
URL 任意 http://ci.nii.ac.jp/naid/130005308465/
DOI 任意 10.1541/ieejeiss.137.302    (→Scopusで検索)
PMID 任意
NAID 任意 130005308465
WOS 任意
Scopus 任意 2-s2.0-85012890680
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意