On the time series support vector machine using dynamic time warping kernel for brain activity classification
Запропоновано нову технологію аналізу даних, що використовується для класифікації нормальних і передуючих нападам електроенцефалограм. Технологія заснована на використанні ядра динамічного перетворення масштабу часу, об'єднаного з методом опорних векторів (SVM). Результати експериментів показал...
Збережено в:
| Видавець: | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
|---|---|
| Дата: | 2008 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2008
|
| Назва видання: | Кибернетика и системный анализ |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/71979 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Цитувати: | On the time series support vector machine using dynamic time warping kernel for brain activity classification / W.A. Chaovalitwongse, P.M. Pardalos // Кибернетика и системный анализ. — 2008. — № 1. — С. 159-173. — Бібліогр.: 52 назв. — англ. |
Репозиторії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Запропоновано нову технологію аналізу даних, що використовується для класифікації нормальних і передуючих нападам електроенцефалограм. Технологія заснована на використанні ядра динамічного перетворення масштабу часу, об'єднаного з методом опорних векторів (SVM). Результати експериментів показали, що запропонована технологія значно перевершує стандартну SVM і дозволяє покращити класифікацію активності мозку. |
|---|