『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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種別 (必須): 国際会議 [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
招待 (推奨):
審査 (推奨): Peer Review [継承]
カテゴリ (推奨):
共著種別 (推奨):
学究種別 (推奨):
組織 (推奨): 1.徳島大学.工学部.電気電子工学科.電気電子システム講座 [継承]
2.徳島大学.医学部.保健学科.放射線技術科学専攻.医用放射線科学講座 [継承]
著者 (必須): 1.榎本 崇宏 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.電気電子系.電気電子システム分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.電気電子システムコース.電気電子システム講座])
役割 (任意): 共著 [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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2.芥川 正武 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.電気電子系.電気電子システム分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.電気電子システムコース.電気電子システム講座])
役割 (任意): 共著 [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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3.木内 陽介
役割 (任意): 共著 [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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4.Abeyratne Udantha (The University of Queensland)
役割 (任意): 共著 [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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5.長篠 博文
役割 (任意): 共著 [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) Application of BP neural networks to transition detection in time series models  (日)    [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) Biological signals are used in medical field to assess and track the functional states of vital organs such as the brain. The complexity (e. g. nonlinearity and nonstationarity) of such signals and their low signal to noise rations often make it a challenging task to use them in time critical applications In this paper we propose a new neural network based technique to address those problems. We show that a feedforward, multi-layered neural network can conveniently capture the states of a nonlinear system in its connection weight-space, after a process of supervised training. The performance of the proposed method is investigated with some systems simulated via a mathematical model, and the system generating real world electroencephalogram (EEG) signals.  (日)    [継承]
キーワード (推奨):
発行所 (推奨):
誌名 (必須): (英) Proceedings of The 9th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics, Orlando, USA, July 10-13, 2005 (日) (読)
ISSN (任意):
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(必須): 6 [継承]
(必須):
(必須): 360 365 [継承]
都市 (必須): オーランド (Orlando/[アメリカ合衆国]) [継承]
年月日 (必須): 西暦 2005年 7月 10日 (平成 17年 7月 10日) [継承]
URL (任意):
DOI (任意):
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被引用数 (任意):
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和文冊子 ● Takahiro Emoto, Masatake Akutagawa, Yohsuke Kinouchi, Udantha R. Abeyratne and Hirofumi Nagashino : Application of BP neural networks to transition detection in time series models, Proceedings of The 9th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics, Orlando, USA, July 10-13, 2005, Vol.6, (号), 360-365, Orlando, July 2005.
欧文冊子 ● Takahiro Emoto, Masatake Akutagawa, Yohsuke Kinouchi, Udantha R. Abeyratne and Hirofumi Nagashino : Application of BP neural networks to transition detection in time series models, Proceedings of The 9th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics, Orlando, USA, July 10-13, 2005, Vol.6, (号), 360-365, Orlando, July 2005.

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