Comitês de Máquinas Aplicados a Interfaces Cérebro-Computador

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Giuliani, Henrique Luiz Voni
Orientador(a): Fantinato, Denis Gustavo
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do ABC
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=123200&midiaext=80263
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Resumo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel Superior
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisComitês de Máquinas Aplicados a Interfaces Cérebro-Computador2022-04-05Fantinato, Denis GustavoGiuliani, Henrique Luiz VoniUniversidade Federal do ABCPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUFABCporCOMITINTERFACE CÉREBRO-COMPUTADORMISTURA DE ESPECIALISTASCOMITÊS BASEADOS EM DIVERSIDADEENSEMBLE LEARNINGBRAIN COMPUTER INTERFACEMIXTURE OF EXPERTSDIVERSITYBASED ENSEMBLEPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - UFABCCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel SuperiorAs interfaces cérebro-computador (BCI, do inglês Brain-Computer Interface) são sistemas que englobam técnicas de diversas áreas de conhecimento para possibilitar a tradução do sinal cerebral para um comando de uma aplicação. Dentre tais técnicas destaca-se os algoritmos de aprendizado de máquina, que são responsáveis por extrair padrões e informações relevantes dos dados para a correta classificação de uma instrução do sistema. Entretanto, uma vez que o desempenho desses algoritmos também depende da complexidade dos dados, utilizar os dados de diferentes usuários em um sistema BCI ainda é uma tarefa desafiadora, dado que podem apresentar alta variabilidade a níveis intra e interusuário. Neste cenário, a aplicação de comitês de máquinas pode trazer resultados promissores considerando que cada classificador do comitê atue como especialista em um subconjunto dos dados. Sendo assim, neste trabalho abordamos o uso de diferentes propostas de comitês de máquina amplamente difundidas na literatura para classificar dados de diferentes indivíduos. Como principal contribuição para o tema analisado, é proposta uma nova abordagem de comitês: a Mistura de Especialistas baseada em kernel gaussiano (ou MEKG). Os resultados dos experimentos apontam que o desempenho do MEKG foi superior quando comparado aos demais comitês com um número significantemente menor de especialistas, alcançando uma acurácia média de 95,33% com indivíduos avaliados separadamente e 85,14% no caso cross-subject.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=123200&midiaext=80263http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=123200&midiaext=80263/index.php?codigo_sophia=123200&midiaext=80264application/pdfapplication/pdfreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2026-01-15T21:59:43Zoai:BDTD:123200Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2022-09-09T15:09:24Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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