EGNN-C+: Interpretable Evolving Granular Neural Network and Application in Classification of Weakly-Supervised EEG Data Streams

We introduce a modified incremental learning algorithm for evolving Granular Neural Network Classifiers (eGNN-C+). We use double-boundary hyper-boxes to represent granules, and customize the adaptation procedures to enhance the robustness of outer boxes for data coverage and noise suppression, while...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE Conference on Evolving and Adaptive Intelligent Systems (Online) S. 1 - 10
Hauptverfasser: Leite, Daniel, Silva, Alisson, Casalino, Gabriella, Sharma, Arnab, Fortunato, Danielle, Ngomo, Axel-Cyrille
Format: Tagungsbericht
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: IEEE 23.05.2024
Schlagworte:
ISSN:2473-4691
Online-Zugang:Volltext
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