Recognition and Classification Algorithms With Application to Neurophysiological Data:
Creators: name: Σαββίδης, Θεόδωρος Πέτρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2014
Subjects: Νευροφυσιολογικά δεδομένα
Νευρωνικά δίκτυα
Κατηγοριοποίηση συναισθήματος
Neurophysiological data
Neural network
Emotion classification

description: In this work, the recognition patterns and classification algorithms are studied with application in neurophysiological data. Four classification algorithms trained and tested with neurophysiological and music data in order to classify correctly two emotional states positive and negative. In chapter 2 definitions of artificial intelligence, machine learning and the corresponding learning algorithms are provided. Chapter 3 describes in detail the Perceptron, Support Vector Machines, decision trees neural networks and some other classification algorithms. Chapter 4 introduces the tools that we used to accomplish this research. Chapter 5 provides the methodology of the experiment: EEG the acquisition data, pre-processing EEG, the selection of music and the construction of database, feature extraction, training and testing. Initially is described the construction of two input databases (EEG signal and music) that consist of musical features, in order to use machine learning classification algorithms. The classification algorithms used were decision tree, Bayesian network, Support Vector Machine and Multilayer Perceptron. These models trained and tested on EEG signal inputs and on music pieces inputs. In chapter 6 the evaluation results are represented in order to test which classification algorithm is more accurate.
description: Στην παρούσα εργασία, μελετώνται τα πρότυπα αναγνώρισης και αλγόριθμοι ταξινόμησης με την εφαρμογή σε νευροφυσιολογικά δεδομένα. Με άλλα λόγια, τέσσερις αλγόριθμοι ταξινόμησης εκπαιδεύονται και εξετάζονται με νευροφυσιολογικά και μουσικά στοιχεία, προκειμένου να ταξινομήσουν σωστά τις δύο θετικές και αρνητικές συναισθηματικές καταστάσεις. Στο κεφάλαιο 2, παρατίθενται οι ορισμοί της τεχνητής νοημοσύνης, μηχανικής μάθησης και των αντίστοιχων αλγορίθμων εκπαίδευσης. Το κεφάλαιο 3 περιγράφει λεπτομερώς το Perceptron, Support Vector Machines, τα δέντρα απόφασης,τα νευρωνικά δίκτυα και κάποια άλλους αλγορίθμους ταξινόμησης. Το κεφάλαιο 4 παρουσιάζει τα εργαλεία που θα χρησιμοποιηθούν για να επιτευχθεί αυτή η έρευνα. Το κεφάλαιο 5 παρέχει τη μεθοδολογία του πειράματος: απόκτηση δεδομένων ηλεκτροεγκεφαλογραφημάτων(ΗΕΓ), προ-επεξεργασία ΗΕΓ, επιλογή της μουσικής και κατασκευή της βάσης δεδομένων, εξαγωγή χαρακτηριστικών, κατάρτιση και τον έλεγχος. Αρχικά περιγράφεται η κατασκευή των δύο βάσεων δεδομένων εισόδου (σήμα ΗΕΓ και μουσική) που αποτελούνται από μουσικά χαρακτηριστικά, προκειμένου να χρησιμοποιούν αλγόριθμοι ταξινόμησης μηχανικής μάθησης. Οι αλγόριθμοι ταξινόμησης που χρησιμοποιήθηκαν ήταν δέντρο απόφασης, Bayesian δίκτυο, Support Vector Machine και Multilayer Perceptron. Τα μοντέλα αυτά εκπαιδεύονται και εξετάζονται με εισόδους σήματος ΗΕΓ και μουσικά κομμάτια. Στο κεφάλαιο 6 τα αποτελέσματα της αξιολόγησης παρουσιάζονται, προκειμένου να ελεγχθεί ποιος αλγόριθμος ταξινόμησης είναι πιο ακριβής.