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講演抄録/キーワード
講演名 2007-06-22 09:20
FFTと階層形ニューラルネットワークによるブレイン・コンピュータ・インタフェイス ~ 特徴抽出と汎化能力の向上について ~
金田泰明中山謙二平野晃宏金沢大
抄録 (和) 脳波のFFTと階層形ニューラルネットワークを用いるブレイン・コンピュータ・インタフェイス(BCI)に関して,以前に前処理の方法をいくつか提案し,メンタルタスクの分類性能を向上した.本稿では,まず,階層形ニューラルネットワークでメンタルタスクを分類するために用いられる特徴の解析を行った.特徴は結合荷重の分布に基づいて解析した.隠れ層から出力層への結合荷重はメンタルタスクに対して独立になる傾向があった.従って,入力層から各メンタルタスクに対応する隠れユニットへの結合荷重分布がメンタルタスク毎の特徴を表している.次に,汎化能力を向上する2通りの学習法について検討を行った.一つは,ニューラルネットワークの入力データに乱数を加える方法であり,もう一つは,結合荷重を圧縮する方法する方法である.シミュレーションの結果,いずれの方法もテストデータに対する分類性能を向上することが出来たが,乱数を加える方法が有効であることが分かった. 
(英) In this paper, a multilayer neural network is applied to 'Brain Computer Interface' (BCI), which is one of hopeful interface technologies between humans and machines. Amplitude of the FFT of the brain waves are used for the input data. Several techniques have been introduced for pre-processing the brain waves. They include segmentation along the time axis for fast response, nonlinear normalization to emphasize important information, averaging samples of the brain waves to suppress noise effects, reduction in the number of the samples to realize a small size network, and so on. In this paper, two kinds of generalization techniques, including adding small random noises to the input data and decaying connection weight magnitude, are applied. Their usefulness are analyzed and compared based on correct and error classifications. Simulation is carried out by using the brain waves, which are available from the web site of Colorado State University. The number of mental tasks is five. Some data sets are used for training the multilayer neural network, and the remaining data sets are used for testing. In our previous work, classification accuracy of 64%-74% for the test data have been achieved. In this paper, by applying the generalization techniques, the accuracy can be improved up to 80%-88%.
キーワード (和) ブレイン・コンピュータ・インタフェイス / メンタルタスク / 階層形ニューラルネットワーク / 特徴抽出 / 汎化能力 / / /  
(英) Brain computer interface / Mental task / Multilayer neural network / Feature extraction / Generalization / / /  
文献情報 信学技報, vol. 107, no. 105, SIP2007-49, pp. 1-6, 2007年6月.
資料番号 SIP2007-49 
発行日 2007-06-15 (CAS, VLD, SIP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 CAS SIP VLD  
開催期間 2007-06-21 - 2007-06-22 
開催地(和) 北海道東海大学 札幌キャンパス マルチメディアホール 
開催地(英) Hokkaido Tokai Univ. (Sapporo) 
テーマ(和) 信号処理、LSI、及び一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIP 
会議コード 2007-06-CAS-SIP-VLD 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) FFTと階層形ニューラルネットワークによるブレイン・コンピュータ・インタフェイス 
サブタイトル(和) 特徴抽出と汎化能力の向上について 
タイトル(英) A Brain Computer Interface Based on FFT and Multilayer Neural Network 
サブタイトル(英) Feature Extraction and Generalization 
キーワード(1)(和/英) ブレイン・コンピュータ・インタフェイス / Brain computer interface  
キーワード(2)(和/英) メンタルタスク / Mental task  
キーワード(3)(和/英) 階層形ニューラルネットワーク / Multilayer neural network  
キーワード(4)(和/英) 特徴抽出 / Feature extraction  
キーワード(5)(和/英) 汎化能力 / Generalization  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 金田 泰明 / Yasuaki Kaneda / カネダ ヤスアキ
第1著者 所属(和/英) 金沢大学 (略称: 金沢大)
Kanazawa University (略称: Kanazawa Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 中山 謙二 / Kenji Nakayama / ナカヤマ ケンジ
第2著者 所属(和/英) 金沢大学 (略称: 金沢大)
Kanazawa University (略称: Kanazawa Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 平野 晃宏 / Akihiro Hirano / ヒラノ アキヒロ
第3著者 所属(和/英) 金沢大学 (略称: 金沢大)
Kanazawa University (略称: Kanazawa Univ.)
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講演者
発表日時 2007-06-22 09:20:00 
発表時間 20 
申込先研究会 SIP 
資料番号 IEICE-CAS2007-19,IEICE-VLD2007-35,IEICE-SIP2007-49 
巻番号(vol) IEICE-107 
号番号(no) no.101(CAS), no.103(VLD), no.105(SIP) 
ページ範囲 pp.1-6 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-CAS-2007-06-15,IEICE-VLD-2007-06-15,IEICE-SIP-2007-06-15 


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