PÓSTER | Clasificación de Dos Tareas Mentales Haciendo Uso de la Red Neuronal de Kohonen (SOM)
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Trabajo de Wilber Joel Diaz Sotelo. Estudia Grado de Mecatronica en la Universidad Nacional Federico Villareal de Lima (Peru). Este poster corresponde a parte de su trabajo fin de grado hecho aqui.
Archivos adjuntos
Wilber Joel Díaz Sotelo
Avance del Trabajo Fin de Grado del Grado en Ingeniería Mecatrónica. Marzo 2016
Resumen
En este trabajo se lleva a cabo la clasificación de patrones correspondientes a dos tareas mentales, obtenidas mediante un sistema BCI (Brain Computer Interface).
Para ello se utiliza el paradigma neuronal de los Mapas Autorganizativos de las redes neuronales artificiales con aprendizaje no Kohonen (SOM, por Self-Organizing Maps). Las capturas de los patrones son realizadas a lo largo de 8 segundos y las clasificaciones son realizadas de manera independiente para cada segundo. Los patrones utilizados en cada clasificador son obtenidos mediante la aplicación de la Transformada Rápida de Fourier a los señales EEG directamente proporcionadas por el sistema BCI. Los resultados obtenidos en las propuestas de validación proporcionan un porcentaje de error entre 3.75%, para los segundos 5º y 6º, y 11.25% para el 8º. Estos valores son menores o similares a los resultados obtenidos en otros trabajos de referencia.
