Recursive Exponentially Weighted N-way Partial Least Squares Regression with Recursive-Validation of Hyper-Parameters in Brain-Computer Interface Applications

A tensor-input/tensor-output Recursive Exponentially Weighted N-Way Partial Least Squares (REW-NPLS) regression algorithm is proposed for high dimension multi-way (tensor) data treatment and adaptive modeling of complex processes in real-time. The method unites fast and efficient calculation schemes...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Scientific reports Ročník 7; číslo 1; s. 16281 - 15
Hlavní autoři:	Eliseyev, Andrey, Auboiroux, Vincent, Costecalde, Thomas, Langar, Lilia, Charvet, Guillaume, Mestais, Corinne, Aksenova, Tetiana, Benabid, Alim-Louis
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	London Nature Publishing Group UK 24.11.2017 Nature Publishing Group
Témata:	631/378/116/2394 639/705/1042 Algorithms Brain Brain-Computer Interfaces Computational neuroscience Electrocorticography Electroencephalography Engineering Sciences Humanities and Social Sciences Implants Least-Squares Analysis Magnetoencephalography multidisciplinary Nervous system Neurosciences - methods Recursive algorithms Science Science (multidisciplinary) Software
ISSN:	2045-2322, 2045-2322
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!