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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

Two Heads Are Better Than One: A Bio-Inspired Method for Improving Classification on EEG-ET Data

verfasst von : Eric Modesitt, Ruiqi Yang, Qi Liu

Erschienen in: HCI International 2023 Posters

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

Das Kapitel untersucht die Herausforderungen der EEG-Datenklassifizierung, insbesondere die Instationarität neuronaler Signale im Laufe der Zeit. Es wird die "Two Heads" -Methode eingeführt, die EEG-ET-Daten in zwei Lernstufen segmentiert und die Merkmalselektion auf jede Stufe separat anwendet. Dieser Ansatz steigert die Leistung von Klassifikatoren für maschinelles Lernen erheblich und verringert die Rechenkomplexität. Die Methode wurde auf dem EEGEyeNet-Datensatz getestet und zeigte vielversprechende Ergebnisse, die modernste Benchmarks und traditionelle Methoden zur Featureauswahl übertreffen. Das Kapitel schließt mit der Hervorhebung des Potenzials dieser bio-inspirierten Methode für die zukünftige Erforschung der EEG-Datenklassifizierung und ihrer Auswirkungen auf die Verbesserung der Genauigkeit von Gehirn-Computer-Schnittstellen.
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Literatur
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Metadaten
Titel
Two Heads Are Better Than One: A Bio-Inspired Method for Improving Classification on EEG-ET Data
verfasst von
Eric Modesitt
Ruiqi Yang
Qi Liu
Copyright-Jahr
2023
Buch
HCI International 2023 Posters

Print ISBN: 978-3-031-35988-0

Electronic ISBN: 978-3-031-35989-7

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-35989-7_49