This HTML5 document contains 49 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n9http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n18http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n17http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n20http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n21http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
n19https://schema.org/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n12http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F67985807%3A_____%2F07%3A00087505%21RIV08-AV0-67985807/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n15http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F67985807%3A_____%2F07%3A00087505%21RIV08-AV0-67985807
rdf:type
skos:Concept n20:Vysledek
dcterms:description
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. 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
dcterms:title
Classification of EEG Data using Fuzzy k-NN Ensembles Klasifikace EEG dat s použitím kombinování Fuzzy k-NN klasifikátorů Classification of EEG Data using Fuzzy k-NN Ensembles
skos:prefLabel
Classification of EEG Data using Fuzzy k-NN Ensembles Classification of EEG Data using Fuzzy k-NN Ensembles Klasifikace EEG dat s použitím kombinování Fuzzy k-NN klasifikátorů
skos:notation
RIV/67985807:_____/07:00087505!RIV08-AV0-67985807
n3:strany
91;94
n3:aktivita
n11:P n11:Z
n3:aktivity
P(1ET100300517), P(GA201/05/0325), Z(AV0Z10300504)
n3:dodaniDat
n15:2008
n3:domaciTvurceVysledku
n18:6036627 n18:6506984
n3:druhVysledku
n4:D
n3:duvernostUdaju
n16:S
n3:entitaPredkladatele
n12:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
413870
n3:idVysledku
RIV/67985807:_____/07:00087505
n3:jazykVysledku
n8:eng
n3:klicovaSlova
ensemble methods; classifier combining; classifier fusion; classifier aggregation; Sugeno fuzzy integral
n3:klicoveSlovo
n7:classifier%20fusion n7:Sugeno%20fuzzy%20integral n7:classifier%20combining n7:classifier%20aggregation n7:ensemble%20methods
n3:kontrolniKodProRIV
[FAE85C2FAD5D]
n3:mistoKonaniAkce
Poľana
n3:mistoVydani
Seňa
n3:nazevZdroje
Informačné technológie - Aplikácie a Teória
n3:obor
n6:IN
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
2
n3:pocetTvurcuVysledku
2
n3:projekt
n17:1ET100300517 n17:GA201%2F05%2F0325
n3:rokUplatneniVysledku
n15:2007
n3:tvurceVysledku
Holeňa, Martin Štefka, David
n3:typAkce
n13:EUR
n3:zahajeniAkce
2007-09-21+02:00
n3:zamer
n21:AV0Z10300504
s:numberOfPages
4
n9:hasPublisher
PONT
n19:isbn
978-80-969184-6-1