فایل ورد کامل بررسی الگوریتم های دسته بندی رابط های مغز و رایانه بر مبنای الکتروانسفالوگرافی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل بررسی الگوریتم های دسته بندی رابط های مغز و رایانه بر مبنای الکتروانسفالوگرافی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۶ صفحه

۵ نتیجه‌گیری
مقاله حاضر به ارزیابی‌ الگوریتم‌های دسته‌بندی بکار رفته در طراحی رابط‌های مغز و رایانه (BCI) پرداخته است. این الگوریتم‌ها را به چهار گروه دسته‌بندهای خطی، شبکه‌های عصبی، دسته‌بندهای غیرخطی بیز، دسته‌بندهای نزدیکترین همسایه و ترکیبات دسته‌بندی تقسیم‌بندی کردند. نتایج بدست آمده از این الگوریتم‌ها در زمینه رابط مغز و رایانه با این هدف مورد تجزیه و تحلیل و مقایسه قرار گرفته‌اند تا بتوانند راهنمایی‌هایی برای انتخاب یا طراحی دسته‌بند برای یک سیستم رابط مغز و رایانه در اختیار خوانندگان قرار دهند. در یک کلام، به نظر می‌رسد که ماشین‌های بردار پشتیبانی در رابط‌های مغز و رایانه همزمان بسیار کارآمد باشند. این کارآمدی بالا احتمالاً به دلیل قابلیت تنظیم و ایمنی آن‌ها در مقابل مشقت بعدیت می‌باشد. علاوه بر این، ترکیبات دسته‌بندی و دسته‌بندهای پویا نیز در آزمایشات همزمان بسیار کارآمد به نظر می‌آیند.

عنوان انگلیسی:A Review of Classification Algorithms for EEG-based Brain-Computer Interfaces~~en~~

۵ Conclusion

This paper has surveyed classification algorithms used to design Brain-Computer Interfaces (BCI). These algorithms were divided into five categories: linear classifiers, neural networks, nonlinear Bayesian classifiers, nearest neighbor classifiers and combinations of classifiers. The results they obtained, in a BCI context, have been analysed and compared in order to provide the readers with guidelines to choose or design a classifier for a BCI system. In a nutshell, it seems that SVM are particularly efficient for synchronous BCI. This probably is due to their regularization property and their immunity to the curse-of-dimensionality. Furthermore, combinations of classifiers and dynamic classifiers also seem very efficient in synchronous experiments.

$$en!!