論文の概要: Neural Network Entropy (NNetEn): Entropy-Based EEG Signal and Chaotic
Time Series Classification, Python Package for NNetEn Calculation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17995v2
- Date: Thu, 18 May 2023 15:57:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-19 19:45:34.857964
- Title: Neural Network Entropy (NNetEn): Entropy-Based EEG Signal and Chaotic
Time Series Classification, Python Package for NNetEn Calculation
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークエントロピー(NNetEn):エントロピーに基づく脳波信号とカオス時系列分類、NNetEn計算のためのPythonパッケージ
- Authors: Andrei Velichko, Maksim Belyaev, Yuriy Izotov, Murugappan Murugappan
and Hanif Heidari
- Abstract要約: エントロピー測度は時系列分類問題に有効な特徴である。
システムのカオス力学を特徴づけるためには,新しいエントロピー推定法が必要である。
ニューラルネットワークエントロピー(NNetEn)の概念は,ニューラルネットワークの貯水池に記録された時系列のエントロピーに関連する特別なデータセットの分類に基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Entropy measures are effective features for time series classification
problems. Traditional entropy measures, such as Shannon entropy, use
probability distribution function. However, for the effective separation of
time series, new entropy estimation methods are required to characterize the
chaotic dynamic of the system. Our concept of Neural Network Entropy (NNetEn)
is based on the classification of special datasets in relation to the entropy
of the time series recorded in the reservoir of the neural network. NNetEn
estimates the chaotic dynamics of time series in an original way and does not
take into account probability distribution functions. We propose two new
classification metrics: R2 Efficiency and Pearson Efficiency. The efficiency of
NNetEn is verified on separation of two chaotic time series of sine mapping
using dispersion analysis. For two close dynamic time series (r = 1.1918 and r
= 1.2243), the F-ratio has reached the value of 124 and reflects high
efficiency of the introduced method in classification problems. The
electroenceph-alography signal classification for healthy persons and patients
with Alzheimer disease illustrates the practical application of the NNetEn
features. Our computations demonstrate the synergistic effect of increasing
classification accuracy when applying traditional entropy measures and the
NNetEn concept conjointly. An implementation of the algorithms in Python is
presented.
- Abstract（参考訳）: エントロピー測度は時系列分類問題に有効な特徴である。
シャノンエントロピーのような伝統的なエントロピー測度は確率分布関数を用いる。
しかし, 時系列を効果的に分離するためには, システムのカオス力学を特徴付ける新しいエントロピー推定法が必要となる。
ニューラルネットワークエントロピー(NNetEn)の概念は,ニューラルネットワークの貯水池に記録された時系列のエントロピーに関連する特別なデータセットの分類に基づいている。
NNetEnは、時系列のカオス力学を元の方法で推定し、確率分布関数を考慮しない。
R2効率とピアソン効率の2つの新しい分類指標を提案する。
NNetEnの効率は分散分析を用いて2つのカオス時系列の正弦写像の分離を検証した。
2つの閉ダイナミック時系列 (r = 1.1918 と r = 1.2243) に対して、f-ratio は 124 の値に達し、分類問題における導入法の高い効率を反映している。
健常者およびアルツハイマー病患者の脳波信号分類は、nnetenの特徴の実際的応用を示している。
従来のエントロピー測度とNNetEn概念を併用する際の分類精度の向上による相乗効果を示す。
pythonにおけるアルゴリズムの実装について述べる。
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