ニューラルネットワークとサポートベクトルマシンを併用したEEG 信号識別手法の検討

摘要

脳波識別手法として、従来のマニュアル式の特徴抽出方rn法の代わりに、オリジナルEEG データを用いたニューラルrnネットワーク(NN)とサポートベクトルマシン(SVM)の併用rnを提案しました。多層パーセプトロン(MLP)、多層畳み込みrnニューラルネットワーク(CNN)、多層オートエンコーダrn(SAE)などNNとSVMを併用した場合の識別精度を確認す今後の課題としては、これまでのEEG 識別法に提案されrnた特徴抽出法をハイブリッドモデルに導入することによっrnて識別精度の改善の可能性の検討などが挙げられる。