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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Кибернетика и системный анализ
Date:2008
Main Authors: Chaovalitwongse, W.A., Pardalos, P.M.
Format: Article
Language:English
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2008
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/71979
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-71979
record_format dspace
spelling Chaovalitwongse, W.A.
Pardalos, P.M.
2014-12-15T17:27:34Z
2014-12-15T17:27:34Z
2008
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.
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/71979
612.821:51+519.7+519.8
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.
Research was partially supported by Rutgers Research Council grant-202018, the NSF grants CCF-0546574, DBI-980821, EIA-9872509, CCF 0546574, and NIH grant R01-NS-39687-01A1.
en
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Кибернетика и системный анализ
Системный анализ
On the time series support vector machine using dynamic time warping kernel for brain activity classification
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title On the time series support vector machine using dynamic time warping kernel for brain activity classification
spellingShingle On the time series support vector machine using dynamic time warping kernel for brain activity classification
Chaovalitwongse, W.A.
Pardalos, P.M.
Системный анализ
title_short On the time series support vector machine using dynamic time warping kernel for brain activity classification
title_full On the time series support vector machine using dynamic time warping kernel for brain activity classification
title_fullStr On the time series support vector machine using dynamic time warping kernel for brain activity classification
title_full_unstemmed On the time series support vector machine using dynamic time warping kernel for brain activity classification
title_sort on the time series support vector machine using dynamic time warping kernel for brain activity classification
author Chaovalitwongse, W.A.
Pardalos, P.M.
author_facet Chaovalitwongse, W.A.
Pardalos, P.M.
topic Системный анализ
topic_facet Системный анализ
publishDate 2008
language English
container_title Кибернетика и системный анализ
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format Article
description 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.
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/71979
citation_txt 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.
work_keys_str_mv AT chaovalitwongsewa onthetimeseriessupportvectormachineusingdynamictimewarpingkernelforbrainactivityclassification
AT pardalospm onthetimeseriessupportvectormachineusingdynamictimewarpingkernelforbrainactivityclassification
first_indexed 2025-12-07T15:26:31Z
last_indexed 2025-12-07T15:26:31Z
_version_ 1850863718156468224