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神经电磁本体开发（NEMO）：一种挖掘脑电波的本体框架
Development of NeuroElectroMagnetic Ontologies (NEMO): A Framework for Mining Brain Wave Ontologies |
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| 课程网址: |
http://videolectures.net/kdd07_dou_donem/
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| 主讲教师: |
Dejing Dou
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| 开课单位: |
俄勒冈大学
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| 开课时间: |
2007-09-14
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| 课程语种: |
英语
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| 中文简介: |
事件相关电位（ERP）的脑电模式的脑电图（EEG）数据创建的平均，时间锁定到感兴趣的事件（例如，刺激或反应发作）。在本文中，我们提出了挖掘和开发领域本体的通用框架，把它应用到我的脑电波（ERP）本体。在ERP的本体概念和关系可以开采，按以下步骤操作：模式分解，概念的候选人汇总指标的提取，分层次的类和类的分类模式的聚类，聚类为基础的关系分类和关联规则挖掘（公理）的概念。我们已经采用这种方法的几个密集阵列（128频道）ERP数据集。结果表明，采空区的概念和规则之间的对应关系，一方面，和模式和规则，是由领域专家自主制定，另。数据挖掘结果也建议方法，专家定义的规则可能被细化，提高本体表示和分类结果。我们的ERP本体论挖掘框架的下一个目标是解决在进行大规模的比较及在ERP范式和实验室结果整合一些长期挑战。在更一般的情况下，这项工作说明的一个跨学科的研究项目的承诺，结合数据挖掘，神经信息学和本体论工程来解决现实世界的问题。
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| 课程简介: |
事件相关电位（ERP）的脑电模式的脑电图（EEG）数据创建的平均，时间锁定到感兴趣的事件（例如，刺激或反应发作）。在本文中，我们提出了挖掘和开发领域本体的通用框架，把它应用到我的脑电波（ERP）本体。在ERP的本体概念和关系可以开采，按以下步骤操作：模式分解，概念的候选人汇总指标的提取，分层次的类和类的分类模式的聚类，聚类为基础的关系分类和关联规则挖掘（公理）的概念。我们已经采用这种方法的几个密集阵列（128频道）ERP数据集。结果表明，采空区的概念和规则之间的对应关系，一方面，和模式和规则，是由领域专家自主制定，另。数据挖掘结果也建议方法，专家定义的规则可能被细化，提高本体表示和分类结果。我们的ERP本体论挖掘框架的下一个目标是解决在进行大规模的比较及在ERP范式和实验室结果整合一些长期挑战。在更一般的情况下，这项工作说明的一个跨学科的研究项目的承诺，结合数据挖掘，神经信息学和本体论工程来解决现实世界的问题。
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| 关 键 词: |
ERP; EEG; 密集阵列
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| 课程来源: |
视频讲座网
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| 最后编审: |
2020-10-14：yumf
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| 阅读次数: |
41
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图 书 馆