About: Classification of EEG Data using Fuzzy k-NN Ensembles

Facets (new session)
Description
Metadata
Settings
- owl:sameAs
- Inference Rule:

About: Classification of EEG Data using Fuzzy k-NN Ensembles Goto Sponge NotDistinct Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

Attributes	Values
rdf:type	skos:Concept http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek
Description	Ensemble methods try to improve quality of classification by creating multiple classifiers and aggregating their outputs. In this paper, we present the use of ensemble methods for classification of EEG data from the project %22Building Neuroinformation Bases, and Extracting Knowledge from them%22, within which a possibility of preventing drivers' microsleeps is studied. A multiple feature subset ensemble method is used to improve the quality of classification of a fuzzy k-nearest neighbor classifier. Two different aggregation schemes are used - the mean value aggregation algorithm outperforming the Sugeno fuzzy integral aggregation algorithm Ensemble methods try to improve quality of classification by creating multiple classifiers and aggregating their outputs. In this paper, we present the use of ensemble methods for classification of EEG data from the project %22Building Neuroinformation Bases, and Extracting Knowledge from them%22, within which a possibility of preventing drivers' microsleeps is studied. A multiple feature subset ensemble method is used to improve the quality of classification of a fuzzy k-nearest neighbor classifier. Two different aggregation schemes are used - the mean value aggregation algorithm outperforming the Sugeno fuzzy integral aggregation algorithm (en) Metody spojování klasifikátorů se snaží zlepšit kvalitu klasifikace tím, že používají několik různých klasifikátorů a kombinují jejich výstupy. V tomto článku popíšeme použití tzv. ensembleových metod pro klasifikaci dat z projektu „Budování neuroinformačních bází a získávání znalostí z nich“, v kterém se studuje možnost prevence mikrospánků u řidičů. Metoda „multiple feature subset“ je použita k zvýšení kvality klasifikace pomocí fuzzy k-NN klasifikátoru. Pro agregaci jsou použity dva přístupy – střední hodnota a Sugenův fuzzy integrál, z nichž lepších výsledků dosahuje střední hodnota. (cs)
Title	Classification of EEG Data using Fuzzy k-NN Ensembles Classification of EEG Data using Fuzzy k-NN Ensembles (en) Klasifikace EEG dat s použitím kombinování Fuzzy k-NN klasifikátorů (cs)
skos:prefLabel	Classification of EEG Data using Fuzzy k-NN Ensembles Classification of EEG Data using Fuzzy k-NN Ensembles (en) Klasifikace EEG dat s použitím kombinování Fuzzy k-NN klasifikátorů (cs)
skos:notation	RIV/67985807:_____/07:00087505!RIV08-AV0-67985807
http://linked.open.../vavai/riv/strany	91;94
http://linked.open...avai/riv/aktivita	P Z
http://linked.open...avai/riv/aktivity	P(1ET100300517), P(GA201/05/0325), Z(AV0Z10300504)
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat	2008
http://linked.open...aciTvurceVysledku	Holeňa, Martin Štefka, David
http://linked.open.../riv/druhVysledku	D - Článek ve sborníku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju	S - Úplné a pravdivé údaje nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů
http://linked.open...titaPredkladatele	Ústav informatiky AV ČR, v. v. i.
http://linked.open...dnocenehoVysledku	413870
http://linked.open...ai/riv/idVysledku	RIV/67985807:_____/07:00087505
http://linked.open...riv/jazykVysledku	eng - angličtina
http://linked.open.../riv/klicovaSlova	ensemble methods; classifier combining; classifier fusion; classifier aggregation; Sugeno fuzzy integral (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo	classifier combining classifier fusion Sugeno fuzzy integral classifier aggregation ensemble methods
http://linked.open...ontrolniKodProRIV	[FAE85C2FAD5D]
http://linked.open...v/mistoKonaniAkce	Poľana
http://linked.open...i/riv/mistoVydani	Seňa
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje	Informačné technológie - Aplikácie a Teória
http://linked.open...in/vavai/riv/obor	IN
http://linked.open...ichTvurcuVysledku	2 (xsd:int)
http://linked.open...cetTvurcuVysledku	2 (xsd:int)
http://linked.open...vavai/riv/projekt	New methods and tools for knowledge discovery in databases Methods for Intelligent Systems and Their Applications in Datamining and Natural Language Processing
http://linked.open...UplatneniVysledku	2007
http://linked.open...iv/tvurceVysledku	Holeňa, Martin Štefka, David
http://linked.open...vavai/riv/typAkce	EUR - Evropská
http://linked.open.../riv/zahajeniAkce	2007-09-21 (xsd:date)
http://linked.open...n/vavai/riv/zamer	Informatika pro informační společnost: modely, algoritmy, aplikace
number of pages	4 (xsd:int)
http://purl.org/ne...btex#hasPublisher	PONT
https://schema.org/isbn	978-80-969184-6-1
is http://linked.open...avai/riv/vysledek of	Classification of EEG Data using Fuzzy k-NN Ensembles Classification of EEG Data using Fuzzy k-NN Ensembles Classification of EEG Data using Fuzzy k-NN Ensembles

Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024

Alternative Linked Data Documents: ODE Content Formats:

RDF

ODATA

Microdata

About

OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 47 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software