Evaluation of Separability Measures in GA-based Feature Subset Selection for Myoelectric Classification
Publish place: 13th Iranian conference on Biomedical Engineering
Publish Year: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,751
This Paper With 6 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICBME13_027
تاریخ نمایه سازی: 31 خرداد 1387
Abstract:
This paper evaluates the separability measures applied on feature subset selection for myoelectric signal (MES). The separability measures which are considered to evaluation are Davies–Bouldin index (DBI), Fishers linear discriminant index (FLDI), Dunn’s index (DI) and generalized Dunn’s index (GDI). Four channel of myoelectric signal from upper limb muscles are used in this paper to classify six distinctive activities. Cascaded genetic algorithm (GA) has been adopted as the search strategy in feature subset selection. Results prove more accurate and reliable classification for the elite subset of features selected based on Davies–Bouldin index (DBI).
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :