Disjunctive normal unsupervised LDA for P300-based brain-computer interfaces
P300 tabanlı beyin-bilgisayar arayüzleri için ayırıcı normal gözetimsiz DAA
- Tez No: 461049
- Danışmanlar: Assoc. Prof. Dr. MÜJDAT ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Insanlar metin yazma amaçlı beyin-bilgisayar arayüzü (BBA) sistemleri için ayarlama oturumuna ihtiyaç duymadan doğrudan heceleme moduna geçebilirler mi? Beyin aktiviteleri insanlar arasında ve aynı kullanıcının farklı oturumları arasında büyük değişkenlik göstermektedir. Bu durumda metin yazma sistemleri P300 tabanlı BBA heceleme matrisindeki hedef harfi diğerlerinden ayırt ederek nasıl sınıflandırabilir? Biz bu tezde P300 tabanlı BBA heceleyicileri için yeni bir gözetimsiz sınıflandırıcı öneriyoruz. Bu sınıflandırıcı lojistik sigmoid fonksiyonuna dayalı bir enerji fonksiyonu tanımlamak için ayırıcı normal form temsili kullanıyor. Önerdiğimiz sınıflandırıcı satır/sütunların parlaklaştırılarak vurgulanma dizisine dair bilgileri kullanarak, kaydedilen verilerden P300 sinyallerini sınıfandırmak için rastgele olarak başlatılan ağırlıkları günceller. Önerilen yöntemin geçerliliğini doğrulamak için kendi laboratuvarımızda toplanan ve kamuya açık BBA yarışması veri kümelerinde bulunan 7 sağlıklı kullanıcıya ait veriler üzerinde bir deneysel analiz gerçekleştirdik. Önerdiğimiz gözetimsiz yöntemi temel düzeyde birer gözetimli sınıflandırıcı olan doğrusal ayırtaç analizi (DAA) ve Bayesçi doğrusal ayırtaç analizi (BDAA) ile karşılaştırıp başarımını gösterdik. Analizimiz önerilen yaklaşımın etiketsiz test verilerinden gözetimsiz öğrenmeyi kolaylaştırdığını gösterdi.
Özet (Çeviri)
Can people use text-entry based brain-computer interface (BCI) systems and start a free spelling mode without any calibration session? Brain activities differ largely between people and across sessions for the same user. Thus, how can the text-entry system classify the target character among the other characters in the P300-based BCI speller matrix? In this thesis, we introduce a new unsupervised classifier for a P300-based BCI speller, which uses a disjunctive normal form representation to define an energy function involving a logistic sigmoid function for classification. Our proposed classifier updates the initialized random weights performing classification for the P300 signals from the recorded data exploiting the knowledge of the sequence of row/column highlights. To verify the effectiveness of the proposed method, we performed an experimental analysis on data from 7 healthy subjects, collected in our laboratory and used public BCI competition datasets. We compare the proposed unsupervised method to a baseline supervised linear discriminant analysis (LDA) classifier and Bayesian linear discriminant analysis (BLDA) and demonstrate its performance. Our analysis shows that the proposed approach facilitates unsupervised learning from unlabelled test data.
Benzer Tezler
- Intrusion detection with pattern classification
Örüntü sınıflandırması ile saldırı tespiti
MÜGE ÇEVİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BÜLENT ÖRENCİK
- Machine-learning approaches for neurological disorder diagnosis from genomic and neuroimaging data
Genomik ve nörogörüntüleme verilerinden nörolojik bozukluk teşhisi için makine öğrenmesi yaklaşımları
İSMAİL BİLGEN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Pseudamanas syringae ve pathavarlarının tanılanmalarında biyokimyasal ve morfolojik özelliklerin belirlenmesi üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
A.ALEV GÖKDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
ZiraatEge ÜniversitesiBitki Koruma Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HİKMET SAYGILI
- Türkiye depremlerinin kaynak parametreleri ve aralarındaki ilişkiler
Başlık çevirisi yok
OĞUZ GÜNDOĞDU
Doktora
Türkçe
1986
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiJeofizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN SOYSAL
- Avnik demir cevherlerinden hazırlanan peletlerin indirgenme davranışlarına CaO, Na2O ve K2O'in etkisi
The Effect of CaO, Na2O and K2O to the reduction behaviour of pellets prepared from avnik iron ores
MUSTAFA KELAMİ ŞEŞEN