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标题：ファジィデータ補間によるブースティングアルゴリズムの提案と脳コンピュータインタフェースへの応用
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作者：林勲 ; 鶴背慎二
期刊名称：知能と情報
印刷版ISSN：1347-7986
电子版ISSN：1881-7203
出版年度：2016
卷号：28
期号：1
页码：501-510
DOI：10.3156/jsoft.28.501
出版社：Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics
摘要：近年，脳からの情報により外部機器を制御するBCIやBMIの研究が盛んに行われている．これらのシステムでは，近赤外分光法（NIRS）や脳波計測装置（EEG）により脳活動信号を計測し，識別モデルにより信号クラスターを識別して外部機器を制御する．本論文では，ファジィデータ補間によるブースティングアルゴリズムを提案する．誤識別の領域を定義したメンバシップ関数により誤識別データの近傍に補間データを発生してデータの識別精度を向上させ，３種類の評価基準の加重平均により補間データのクラスを決定する．本手法では，誤識別の周辺に補間データを発生させるので，誤識別データとその周辺に発生した補間データの全てのデータにより識別線が推定され，その識別線が滑らかで評価データの認識率が良い．ここでは，NIRSを模擬した数値例により本手法の特性を議論し，NIRS計測装置による脳活動計測実験に適用し，その有用性を検討する．
关键词：Brain-Computer Interface;脳コンピュータインタフェース;Boosting Algorithm;ブースティングアルゴリズム;Possibilistic Data Interpolation;バーチャルデータ