PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 12

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote How human perceive an application error? Error potential study
Moskwa K., Rejer I.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2017
|
R. 93, nr 1
100--104
EN
The aim of this paper is to present the results of the experiment that was performed to compare the characteristics of brain potentials evoked by subject slips, to that evoked by errors made by the system itself. Experiment has been performed with two subjects. Obtained results show rather clear but unexpectedly opposite averaged patterns of brain potentials. Brain waves of one of the subjects suggest that he perceived the application error like his own, the averaged EEG signal from the second subject clearly shows that he correctly recognized application errors.
PL
Celem artykuły jest przedstawienie rezultatów eksperymentu, który został przeprowadzony, aby porównać cechy sygnałów EEG wywołanych przez pomyłkę badanego obiektu, z cechami sygnałów wywołanymi przez system komputerowy. Eksperyment wykonany został na dwóch ochotnikach.Uzyskane rezultaty pokazują dość wyraźne, choć niespodziewanie różne wzory przebiegów sygnałów. Wyniki pierwszego przypadku sugerują, że badany obiekt rozpoznał błędne działanie systemu jako własne błędy, podczas gdy uśrednione przebiegi EEG w przypadku drugiego badanego obiektu wskazują na to, że dostrzegł on błędne działanie testowej aplikacji.
2
Content available remote A low-budget stimulation system for evoking SSVEP built on Arduino/Genuino platform
Rejer I., Zawiślak T.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2017
|
R. 93, nr 1
112--116
EN
Steady State Visual Evoke Potentials (SSVEPs) are responses of a human brain to outside periodical stimulations. Their particular feature is the fact that the frequency of brain response is the same as the stimulation frequency. This does not mean that SSVEP appears with any stimulation frequency. First of all, the stimulation frequencies evoking SSVEPs are subject-depended, and hence the same stimulation frequency can evoke a prominent SSVEP for one subject, and nothing at all for another one. Second, to evoke the brain response, the stimulus has to be strong enough and has to be delivered with a steady frequency. With brain-computer interfaces (BCIs), using SSVEPs as control signals, often the problem is how to provide a set of stimuli capable of evoking a large number of brain responses. In this paper a proposition of a low cost stimulation system delivering light stimuli is presented. The paper presents both, the structure of the proposed platform and the test results obtained with a real subject. 85 stimulation frequencies from 5 to 31.25Hz were tested during the experiment and for 47 of them the prominent SSVEPs were obtained.
PL
Wywołany potencjał wzrokowy stanu ustalonego (SSVEP) to odpowiedź ludzkiego mózgu na zewnętrzną okresowo pojawiającą się stymulację. Szczególną cechą tego rodzaju potencjałów jest fakt, że częstotliwość odpowiedzi jest taka sama jak częstotliwość bodźca. To nie oznacza jednak, że potencjał SSVEP wystąpi przy każdej częstotliwości bodźca. Po pierwsze, częstotliwości wywołujące SSVEP są zależne od indywidualnych cech badanego podmiotu Po drugie, aby wywołać odpowiedź mózgu, bodźce muszą być odpowiednio silne i muszą być dostarczane ze stałą częstotliwością. Jednym z problemów, który można napotkać w trakcie realizacji interfejsów mózg-komputer wykorzystujących SSVEP jako sygnały sterujące jest właśnie problem dokładnego generowania bodźców w jak największym zakresie częstotliwości. Niniejszy artykuł przedstawia propozycję nisko budżetowego systemu do generowania stymulacji świetlnych, który może zostać zastosowany w interfejsie mózgkomputer. W artykule przedstawiono zarówno sposób budowy systemu, jak i wyniki otrzymane w eksperymencie z rzeczywistym podmiotem. W trakcie eksperymentu wygenerowano 85 sekwencji bodźców o różnej częstotliwości stymulacji (w zakresie od 5 do 31.25 Hz). Dla 47 sekwencji bodźców uzyskano prawidłową odpowiedź mózgu (SSVEP).
3
Content available remote EEG of game players - detecting involvement with and without ICA preprocessing
Górski P., Rejer I.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2016
|
R. 92, nr 12
237--240
EN
The aim of this paper is to analyze the differences in the classification accuracy obtained with raw EEG data and with data preprocessed with Independent Components Analysis (ICA). Our main research question is whether ICA is able to improve the classification accuracy not only in the case of a multichannel recording but also when EEG data are recorded only from a few channels. In order to answer this question we performed an experiment with 6 game players and gathered EEG data during Dota 2 game session. We analyzed the EEG data separately for 19, 7, and 3 channels with and without ICA preprocessing. With all three number of channels and for each of the six players we obtained more precise classifiers, classifying the seconds of the game as involving or boring, after applying ICA (mean accuracy averaged over subjects: 19 channels - 0.87 (raw signals), 0.91 (after ICA); 7 channels - 0.8 (raw signals), 0.85 (after ICA); 3 channels - 0.75 (raw signals), 0.8 (after ICA)).
PL
Celem artykułu jest analiza różnic w dokładności klasyfikacji otrzymanej przy wykorzystaniu surowego sygnału EEG oraz sygnału poddanego preprocessingowi z wykorzystaniem analizy składowych niezależnych (ICA). Naszym głównym pytaniem badawczym jest to, czy ICA jest w stanie zwiększyć dokładność klasyfikacji nie tylko w przypadku wielokanałowego EEG, ale również wtedy, kiedy dane EEG są nagrywane tylko z kilku kanałów. W celu udzielenia odpowiedzi na to pytanie przeprowadziliśmy eksperyment z sześcioma graczami i zgromadziliśmy dane EEG podczas gry w grę Dota 2. Przeanalizowaliśmy dane oddzielnie dla 19, 7 i 3 kanałów z oraz bez zastosowania algorytmu ICA. Dla wszystkich trzech liczb kanałów i dla każdego z sześciu graczy otrzymaliśmy bardziej dokładne klasyfikatory, dokonujące klasyfikacji poszczególnych sekund gry jako angażujących i nudnych, po przeprowadzeniu preprocessingu z wykorzystaniem ICA (średnia dokładność dla wszystkich podmiotów: 19 kanałów - 0.87 (surowe sygnały), 0.91 (po ICA); 7 kanałów - 0.8 (surowe sygnały), 0.85 (po ICA); 3 kanały - 0.75 (surowe sygnały), 0.8 (po ICA)).
4
Content available remote Classic genetic algorithm vs. genetic algorithm with aggressive mutation for feature selection for a brain-computer interface
Rejer I., Lorenz K.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2015
|
R. 91, nr 2
98-102
EN
The classic genetic algorithm has been successfully applied to many optimization problems. However, its usefulness is limited when it comes to feature selection, particularly if a high reduction rate is expected. The algorithm, in its classic version, returns feature sets containing approximately 50% of the total number of features. In order to decrease this rate, a penalty term penalizing individuals of too many features is often added to the fitness function. This solution seems to be reasonable but, as will be shown in this paper, provides only a slight improvement in the reduction rate. In order to obtain a satisfactory classification accuracy and a high reduction rate, not only the fitness function but also other algorithm elements must be reconsidered.
PL
Klasyczny algorytm genetyczny był z powodzeniem stosowany w wielu problemach optymalizacyjnych, jednakże jego użyteczność jest ograniczona w problemach selekcji cech, zwłaszcza jeżeli wymagana jest wysoka stopa redukcji cech. Algorytm, w jego klasycznej wersji, zwraca zbiory cech zawierające około 50% pierwotnej liczby cech. W celu zmniejszenia tej liczby, do funkcji przystosowania algorytmu dołącza się często człon kary, karzący osobniki kodujące zbiory o zbyt dużej liczbie cech. Takie rozwiązanie wydaje się być rozsądne, ale, jak zostanie to przedstawione w artykule pozwala jedynie na niewielką poprawę stopy redukcji. Stąd, w celu uzyskania satysfakcjonującej dokładności klasyfikacji i wysokiej stopy redukcji, nie tylko funkcja przystosowania, ale również inne elementy algorytmu muszą zostać wzięte pod uwagę.
5
Genetic algorithm and forward method for feature selection in EEG feature space
Rejer I., Lorenz K.
Journal of Theoretical and Applied Computer Science
|
2013
|
Vol. 7, nr 2
72--82
EN
There are a lot of problems that arise in the process of building a brain-computer interface based on electroencephalographic signals (EEG). A huge imbalance between a number of experiments possible to conduct and the size of feature space, containing features extracted from recorded signals, is one of them. To reduce this imbalance, it is necessary to apply methods for feature selection. One of the approaches for feature selection, often taken in brain-computer interface researches, is a classic genetic algorithm that codes all features within each individual. In this study, there will be shown, that although this approach allows obtaining a set of features of high classification precision, it also leads to a feature set highly redundant comparing to a set of features selected using a forward selection method or a genetic algorithm equipped with individuals of a given (very small) number of genes.
6
Content available remote EEG Feature Selection for BCI Based on Motor Imaginary Task
Rejer I.
Foundations of Computing and Decision Sciences
|
2012
|
Vol. 37, No. 4
285--305
EN
The greatest problem met when a Brain Computer Interface (BCI) based on electroencephalographic (EEG) signals is to be created is a huge dimensionality of EEG feature space and at the same time very limited number of possible observations. The first is a result of a huge amount of data which can be recorded during the single trial, the latter - the result of individuality of EEG signals, which can significantly differ in different frequency bands determined for different subjects. These two reasons force the brain researches to reduce the huge EEG feature space to only some features, those which allow to build a BCI of a satisfactory accuracy. The paper presents the comparison of two methods of feature selection – blind source separation (BSS) method and method using interpretable features. The comparison was carried out with the data set recorded during EEG session with a subject whose task was to imagine movements of right and left hand.
7
Content available remote The management of prediction method in the system of investment decisions making
Wiliński A., Rejer I.
Management and Production Engineering Review
|
2011
|
Vol. 2, No. 2
46-52
EN
The aim of the paper is to find a method of using prediction rules in time series in such a way to maximize the profit considering the risk. To deal with this task, a regression approach to prediction was chosen. Hence, the paper refers to relation between autoregression of a chosen time series and investment strategies. The time series under consideration is the most important polish financial instrument, a future contract on WIG20. Usually, it is rather easy to prove statistically that the autoregression of a single time series cannot be considered as an effective method for forecasting WIG20 quotations for investment purpose. However, the authors find the relation between the autoregression (and also multi-regression) and real future values of WIG20 which can be the source of effective strategies. The paper presents both - the theoretical description of the proposed strategies and results of their application for monthly data of WIG20, unemployment rate and money supply in Poland (data from years 1995-2007).
8
Content available INTEGR - A Method for Integrating Expert Knowledge and Knowledge Derived from a Data Set
Rejer I.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2010
|
R. 56, nr 10
1197-1200
EN
The aim of the paper is to present a new approach for integrating expert knowledge with knowledge derived from a data set, called INTEGR. INTEGR approach is based on the method of training an expert fuzzy model with a set of data points but eliminates main drawbacks of this method. The paper presents both - the theoretical description of INTEGR algorithm and its practical application.
PL
Zarówno modele rozmyte budowane na podstawie zbioru danych pomiarowych jak i modele rozmyte budowane przy wykorzystaniu wiedzy eksperckiej mają specyficzne dla siebie wady i zalety. Model ekspercki jest modelem przybliżonym, ale obowiązującym w całej dziedzinie analizowanej zależności, natomiast model zbudowany na podstawie zbioru danych pomiarowych jest modelem dokładnym, ale wiarygodnym tylko w pewnym, ściśle określonym fragmencie dziedziny. Wynika z tego, że aby zwiększyć precyzję rozmytych modeli eksperckich należy do nich dołączyć wiedzę zawartą w danych pomiarowych i analogicznie, żeby poszerzyć zakres stosowalności modeli rozmytych opracowanych na podstawie zbioru danych pomiarowych należy dołączyć do nich wiedzę ekspercką. Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie nowej metody integracji wiedzy eksperckiej z wiedzą wydobytą z danych pomiarowych (metody INTEGR). Opisywana metoda jest oparta na uczeniu eksperckiego modelu rozmytego przy pomocy zbioru danych pomiarowych, ale eliminuje podstawowe wady tego podejścia. W artykule zaprezentowano zarówno teoretyczny opis metody, jak i jej praktyczne wykorzystanie na przykładzie modelu rozmytego przeznaczonego do wyceny samochodów używanych.
9
Content available remote Krótki przegląd ekonomicznych zastosowań systemów ekspertowych
Rejer I.
Zeszyty Naukowe. Studia Informatica / Uniwersytet Szczeciński
|
2009
|
Nr 22
123-141
EN
The aim of this article is to present a short overview of expert systems applied in various fields of economy. Of course, the overview is not a complete one - its only task is to show that expert systems are infomiatics systems commonly used in economy, especially in highly-developed countries, and their further development is necessary to improve the quality of companies management. As it will be presented in the article, expert systems are applied in many important fields of economy, e.g. in: finance, accountancy, banking system, insurance system, management etc. In these areas expert systems are used for: forecasting of: bankruptcy, stock prices, rates of exchange, financial indicators; evaluating of future contracts prices or properties prices; firms classification, cost minimisation, tax planning etc. The growing interest of expert systems in economy is a result of a possibility of imitating a human way of thinking which is necessary to assist a human decision maker in a process of taking a decision.
10
Content available remote Wprowadzenie do algorytmów genetycznych
Rejer I.
Zeszyty Naukowe. Studia Informatica / Uniwersytet Szczeciński
|
2006
|
Nr 18
41-58
EN
A lot of work has been done during recent thirty years in the field of genetic algorithms, after very famous survey leaded by John Holland. Nowadays, a large number of people know that genetic algorithms exist and what they are. However, very often occurs that these people only know the GAs' scheme but does not understand how they work and when they can be applied. The main idea of this article is to present the classical GA scheme but from a practical point of view. To meet this aim some examples from real life were placed in different parts of the article. Moreover, the article underlines also some features of real.
11
Content available remote Sieci neuronowe w procesie modelowania
Rejer I.
Zeszyty Naukowe. Studia Informatica / Uniwersytet Szczeciński
|
2003
|
Nr 17
105-124
EN
Neural networks have been used recently in a very wide range of practical applications. They are regarded not only as a good tool for engineers but also as a very useful tool for scientists from other fields. Some neural network's features, which will be shortly described in the article, make them a very useful tool for modelling real systems. This article presents some basic concepts on building and training multi-layer percep-tron that is very often used for building neural models. The article gives also some background on problems that can be met during a process of modelling of a real system via neural network. At the end of the article four steps that should be taken to build a neural model are presented.
12
Content available remote Algorytmy wnioskowania w regułowych systemach ekspertowych
Rejer I.
Zeszyty Naukowe. Studia Informatica / Uniwersytet Szczeciński
|
2002
|
Nr 15
173-184
EN
One of the most popular information systems in our times are expert systems and AI systems. This article is based on the first class of systems mentioned above, i.e. - expert systems. It contains two possibilities of algorithms which shows how the main kinds of rule expert systems function. It contains also two examples of knowledge base which totally describe every step of created algorithms.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.