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Preference Analysis Method Applying Relationship between Electroencephalogram Activities and Egogram in Prefrontal Cortex Activities : How to collaborate between engineering techniques and psychology
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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ijap_3_3_86.pdf (754 KB)
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| Item type | 文献 / Documents(1) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| 公開日 | 2019-06-27 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
| アクセス権 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| タイトル | Preference Analysis Method Applying Relationship between Electroencephalogram Activities and Egogram in Prefrontal Cortex Activities : How to collaborate between engineering techniques and psychology | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 著者 |
伊藤, 伸一
× 伊藤, 伸一
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373
× 伊藤, 桃代
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421
× 佐藤, 克也
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367
× 藤澤, 正一郎
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1232
× 福見, 稔
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96
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| 抄録 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 内容記述 | This paper introduces a method of preference analysis based on electroencephalogram (EEG) analysis of prefrontal cortex activity. The proposed method applies the relationship between EEG activity and the Egogram. The EEG senses a single point and records readings by means of a dry-type sensor and a small number of electrodes. The EEG analysis adapts the feature mining and the clustering on EEG patterns using a self-organizing map (SOM). EEG activity of the prefrontal cortex displays individual difference. To take the individual difference into account, we construct a feature vector for input modality of the SOM. The input vector for the SOM consists of the extracted EEG feature vector and a human character vector, which is the human character quantified through the ego analysis using psychological testing. In preprocessing, we extract the EEG feature vector by calculating the time average on each frequency band: θ, low-β, and high-β. To prove the effectiveness of the proposed method, we perform experiments using real EEG data. These results show that the accuracy rate of the EEG pattern classification is higher than it was before the improvement of the input vector. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 主題 | Preference | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 主題 | Egogram | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 主題 | Electroencephalogram | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 主題 | Individual Difference | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 主題 | Self-organizing Map | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 主題 | Pattern Classification | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 書誌情報 |
en : International Journal of Advances in Psychology 巻 3, 号 3, p. 86-93, 発行日 2014-06-18 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 出版者 | Science and Engineering Publishing Company | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
| EID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 識別子 | 278895 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
