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マッサージ中の脳波に基づくクラス分類とNNによる快-不快推定―相関係数を考慮した分類とNNの追加学習―

マッサージ中の脳波に基づくクラス分類とNNによる快-不快推定―相関係数を考慮した分類とNNの追加学習―

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カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2012/06/01

タイトル(英語): Estimation of Comfort/Disconfort Based on EEG in Massage by Use of Clustering according to Correration and Incremental Learning type NN

著者名: 寺前 達也(鳥取大学大学院),櫛田 大輔(鳥取大学大学院),竹森 史暁(鳥取大学大学院),北村 章(鳥取大学大学院)

著者名(英語): Tatsuya Teramae (Graduate School of Engineering Tottori University), Daisuke Kushida (Graduate School of Engineering Tottori University), Fumiaki Takemori (Graduate School of Engineering Tottori University), Akira Kitamura (Graduate School of Engineering Tottori University)

キーワード: 脳波,相関係数,追加学習,快-不快推定,マッサージ  EEG,Correration Coefficient,Incremental Learning,Estimation of Comfortable/Uncomfortable Feeling,Massage

要約(英語): Authors proposed the estimation method combining k-means algorithm and NN for evaluating massage. However, this estimation method has a problem that discrimination ratio is decreased to new user. There are two causes of this problem. One is that generalization of NN is bad. Another one is that clustering result by k-means algorithm has not high correlation coefficient in a class. Then, this research proposes k-means algorithm according to correlation coefficient and incremental learning for NN. The proposed k-means algorithm is method included evaluation function based on correlation coefficient. Incremental learning is method that NN is learned by new data and initialized weight based on the existing data. The effect of proposed methods are verified by estimation result using EEG data when testee is given massage.

本誌: 電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌) Vol.132 No.6 (2012) 特集:データ指向型モデリング/予測/制御

本誌掲載ページ: 828-833 p

原稿種別: 論文/日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/132/6/132_828/_article/-char/ja/

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