ファジィデータ補間によるブースティングアルゴリズムの提案と脳コンピュータインタフェースへの応用 - 鶴背, 慎二; 林, 勲 (知能と情報, 2016)
近年，脳からの情報により外部機器を制御するBCIやBMIの研究が盛んに行われている．これらのシステムでは，近赤外分光法（NIRS）や脳波計測装置（EEG）により脳活動信号を計測し，識別モデルにより信号クラスターを識別して外部機器を制御する．本論文では，ファジィデータ補間によるブースティングアルゴリズムを提案する．誤識別の領域を定義したメンバシップ関数により誤識別データの近傍に補間データを発生してデータの識別精度を向上させ，３種類の評価基準の加重平均により補間データのクラスを決定する．本手法では，誤識別の周辺に補間データを発生させるので，誤識別データとその周辺に発生した補間データの全てのデータにより識別線が推定され，その識別線が滑らかで評価データの認識率が良い．ここでは，NIRSを模擬した数値例により本手法の特性を議論し，NIRS計測装置による脳活動計測実験に適用し，その有用性を検討する．