![](/images/graphics-bg.png)
Multiclass Informative Instance Transfer Learning Framework for Motor Imagery-Based Brain-Computer Interface
المؤلفون المشاركون
Nahavandi, Saeid
Hossain, Ibrahim
Khosravi, Abbas
Hettiarachchi, Imali
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-02-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A widely discussed paradigm for brain-computer interface (BCI) is the motor imagery task using noninvasive electroencephalography (EEG) modality.
It often requires long training session for collecting a large amount of EEG data which makes user exhausted.
One of the approaches to shorten this session is utilizing the instances from past users to train the learner for the novel user.
In this work, direct transferring from past users is investigated and applied to multiclass motor imagery BCI.
Then, active learning (AL) driven informative instance transfer learning has been attempted for multiclass BCI.
Informative instance transfer shows better performance than direct instance transfer which reaches the benchmark using a reduced amount of training data (49% less) in cases of 6 out of 9 subjects.
However, none of these methods has superior performance for all subjects in general.
To get a generic transfer learning framework for BCI, an optimal ensemble of informative and direct transfer methods is designed and applied.
The optimized ensemble outperforms both direct and informative transfer method for all subjects except one in BCI competition IV multiclass motor imagery dataset.
It achieves the benchmark performance for 8 out of 9 subjects using average 75% less training data.
Thus, the requirement of large training data for the new user is reduced to a significant amount.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hossain, Ibrahim& Khosravi, Abbas& Hettiarachchi, Imali& Nahavandi, Saeid. 2018. Multiclass Informative Instance Transfer Learning Framework for Motor Imagery-Based Brain-Computer Interface. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130799
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hossain, Ibrahim…[et al.]. Multiclass Informative Instance Transfer Learning Framework for Motor Imagery-Based Brain-Computer Interface. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2018 (2018), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130799
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hossain, Ibrahim& Khosravi, Abbas& Hettiarachchi, Imali& Nahavandi, Saeid. Multiclass Informative Instance Transfer Learning Framework for Motor Imagery-Based Brain-Computer Interface. Computational Intelligence and Neuroscience. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130799
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130799
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)