Recurrent Self-Organizing MapによるBCIに向けた信号解析

摘要

Recurrent Self-Organizing Map: RSOMはMarkusらによって提案されたものである．RSOMでは時系列信号のクラスタリングが可能になった．中倉らは類似度を考慮したSimilarity-based SOM: SSOMを提案した．これによりニューロン使用率が向上した．我々はRSOMにSSOMを融合したSRSOMを提案した．本研究ではSRSOMを用いて近赤外光計測器NnSで計測された脳信号の解析を行った．BCIに向けた複数タスクの認識率の向上を試みた．