Un paradigma ampliamente discutido para la interfaz cerebro-ordenador (BCI) es la tarea de imágenes motoras utilizando la modalidad de electroencefalografía (EEG) no invasiva. Suele requerir una larga sesión de entrenamiento para recopilar una gran cantidad de datos de EEG, lo que agota al usuario. Uno de los enfoques para acortar esta sesión es utilizar las instancias de usuarios anteriores para entrenar al aprendiz para el nuevo usuario. En este trabajo, se investiga la transferencia directa de usuarios anteriores y se aplica al BCI de imágenes motoras multiclase. A continuación, se ha intentado el aprendizaje activo (AL) impulsado por la transferencia de instancias informativas para la BCI multiclase. La transferencia informativa de instancias muestra un mejor rendimiento que la transferencia directa de instancias, que alcanza el punto de referencia utilizando una cantidad reducida de datos de entrenamiento (49% menos) en los casos de 6 de los 9 sujetos. Sin embargo, ninguno de estos métodos tiene un rendimiento superior para todos los sujetos en general. Para obtener un marco de aprendizaje de transferencia genérico para BCI, se diseña y aplica un conjunto óptimo de métodos de transferencia informativa y directa. El conjunto optimizado supera a los métodos de transferencia directa e informativa para todos los sujetos, excepto uno, en el conjunto de datos de imágenes motoras multiclase de la competición BCI IV. Consigue el rendimiento de referencia para 8 de los 9 sujetos utilizando una media del 75% menos de datos de entrenamiento. Así, el requisito de grandes datos de entrenamiento para el nuevo usuario se reduce a una cantidad significativa.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Nanobiosensores basados en la resonancia de plasmón superficial localizada para la detección de biomarcadores
Artículo:
Últimos avances en catalizadores nanoestructurados de paladio y otros metales para la transformación orgánica
Artículo:
Enfoque de aprendizaje automático para optimizar la relación SMOTE en el conjunto de datos de desequilibrio de clases para la detección de intrusiones
Artículo:
Método de aprendizaje profundo híbrido multicapa para la clasificación y el reciclaje de residuos
Artículo:
Mecanismo de desviación del pico subordinado del sensor FBG durante la monitorización de la propagación de grietas en una estructura de aleación de aluminio
Libro:
Metodología del marco lógico para la planificación, el seguimiento y la evaluación de proyectos y programas
Tesis:
Materiales y prácticas de construcción sostenible
Artículo:
Emisiones globales de gases de efecto invernadero provenientes de materiales de construcción residencial y comercial: estrategias de mitigación para 2060
Software:
Simulación del proceso de extracción sólido-líquido EXTSL