Ögonstatsidentifiering är ett slags gemensamt tidsserieklassificeringsproblem som också är en het punkt i den senaste forskningen. Elektroencefalografi (EEG) används i stor utsträckning vid ögonstatusklassificering för att upptäcka människans kognitionstillstånd. Tidigare forskning har bekräftat genomförbarheten av maskininlärning och statistiska metoder för EEG ögonstatus klassificering. Syftet med detta dokument är att föreslå ett nytt tillvägagångssätt för identifiering av EEG-ögontillstånd med hjälp av inkrementellt lärande (IAL) baserat på neurala nätverk. IAL är en ny maskininlärningsstrategi som gradvis importerar och tåg har en efter en. Tidigare studier har bekräftat att ett sådant tillvägagångssätt är tillämpligt för att lösa ett antal problem med mönsterigenkänning. I dessa tidigare arbeten fokuserade dock lite forskning på IAL på dess tillämpning på tidsserieproblem. Därför är det fortfarande okänt om IAL kan användas för att hantera tidsserier problem som EEG ögonstatus klassificering. Experimentella resultat i denna studie visar att med korrekt funktionsextraktion och funktionsbeställning, IAL kan inte bara effektivt hantera tidsserier klassificeringsproblem, men också uppvisa bättre klassificering prestanda i termer av klassificering felfrekvenser i jämförelse med konventionella och vissa andra metoder.
REF föreslog en metod baserad på inkrementellt attributinlärning (IAL) och neurala nätverk för att förutsäga ögontillstånd.
EEG Eye State Identification Using Incremental Attribute Learning with Time-Series Classification
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}