Fugu-MT 論文翻訳(概要): Interval-valued aggregation functions based on moderate deviations applied to Motor-Imagery-Based Brain Computer Interface

論文の概要: Interval-valued aggregation functions based on moderate deviations applied to Motor-Imagery-Based Brain Computer Interface

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09831v2
Date: Thu, 1 Jul 2021 07:09:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-23 22:01:22.919017
Title: Interval-valued aggregation functions based on moderate deviations applied to Motor-Imagery-Based Brain Computer Interface
Title（参考訳）: 運動画像ベース脳コンピュータインタフェースにおける中等度偏差に基づく区間値集約関数
Authors: Javier Fumanal-Idocin, Zdenko Tak\'a\v{c}, Javier Fern\'andez Jose Antonio Sanz, Harkaitz Goyena, Ching-Teng Lin, Yu-Kai Wang, Humberto Bustince
Abstract要約: 区間値の中等度偏差関数の概念を導入する。次に,これらの関数を区間値の集約関数にどのように適用するかを検討する。我々は2つのMotor-Imagery Brain Computer Interfaceフレームワークの意思決定フェーズにそれらを適用した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.866762044575875
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this work we study the use of moderate deviation functions to measure similarity and dissimilarity among a set of given interval-valued data. To do so, we introduce the notion of interval-valued moderate deviation function and we study in particular those interval-valued moderate deviation functions which preserve the width of the input intervals. Then, we study how to apply these functions to construct interval-valued aggregation functions. We have applied them in the decision making phase of two Motor-Imagery Brain Computer Interface frameworks, obtaining better results than those obtained using other numerical and intervalar aggregations.
Abstract（参考訳）: 本研究は,所定の間隔値データの集合間の類似性と相違性を測定するために,適度な偏差関数を用いて検討する。そこで我々は,区間値の中等偏差関数の概念を導入し,特に入力間隔の幅を保存する区間値の中等偏差関数について検討した。次に,これらの関数を区間値の集約関数にどのように適用するかを検討する。我々は2つの運動画像脳コンピュータインタフェースフレームワークの意思決定フェーズにそれらを適用し、他の数値と間隔の集合を用いたものよりも優れた結果を得た。

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