Using Diagonal Recurrent Neural Network for an Accurate P300 Detetcion

سال انتشار: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,016

فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ICBME13_028

تاریخ نمایه سازی: 31 خرداد 1387

چکیده مقاله:

Finding a reliable BCI system to provide an accurate discrimination between different states of the brain activity is one of the most important studies in biomedical researches. A common approach in BCI systems is to use ERP components; like P300, as a tool for receiving the commands from a subject. So the BCI system design will reduce to ERP component detection task. In this study, a new artificial neural network based on neuronal recurrency will be used to detect P300. Compared with some other ANN- based classifiers, this technique yields a good accuracy for this special task

کلیدواژه ها:

Diagonal Recurrent Neural Network (DRNN) ، P300 ، BCI ، CWT ، Fuzzy Multi Agent