ABSTRACT Hjärndatorinterfacet (BCI) identifierar hjärnmönster för att omvandla tankar till handling. Identifieringen bygger på klassificeringens prestanda. I detta dokument föreslås identifiering och övervakning av elektroencefalogrambaserad BCI för motoriska bilder (MI) av en effektiv adaptiv neuro-fuzzy classifier (NFC). Jayas optimeringsalgoritm är integrerad med adaptiva neuro-fuzzy inference-system för att förbättra klassificeringsnoggrannheten. Den språkliga häcken (LH) används för korrekt framkallning och beskärning av de luddiga reglerna och nätverket tränas med skalad konjugatgradient (SCG) och påskyndar SCG (SSCG) tekniker. I den här tidningen används Jaya-baserade k-medel för att dela upp funktionen i två ömsesidigt exklusiva kluster och avfyra den luddiga regeln. Den föreslagna klassificeringen, Jaya-baserad NFC med SSCG som träningsalgoritm och drivs av LH (JayaNFCSSCGLH), jämförs med fyra olika NFC för klassificering av två klass MI-baserade uppgifter. Vi observerade en kortare beräkningstid per iteration med 57,78 % för SSCG jämfört med SCG-tekniken. LH-baserade funktionsval för den föreslagna klassificeringen minskar inte bara beräkningstiden utan förbättrar också noggrannheten genom att kassera irrelevanta funktioner. Mindre beräkningstid med snabb konvergens och hög noggrannhet bland de berörda NFC:erna gör det till ett lämpligt val för realtidstillämpningen. Överflödighet hos JayaNFCSSCGLH hos den berörda klassificeringsanordningen valideras genom Friedman-test. Klassificeringsresultat används för att styra omkoppling av lysdiod, vilket omvandlar tankar till handling.
För att öka noggrannheten i klassificeringstekniken är en optimeringsalgoritm integrerad med neuro-fuzzy inference systems REF.
Jaya Based ANFIS for Monitoring of Two Class Motor Imagery Task
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}