Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
An Ensemble of Classifiers with Multiple Sources of Information for MEG Data
Año:2011
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial
Datos
Descripción
This paper describes the main characteristics of our approach to the ICANN- 2011 Mind reading from MEG - PASCAL Challenge. The distinguished features of our method are: 1) The use of different sources of information as input to the classi?ers. We simultaneously use information coming from raw data, channels correlations, mutual information between channels, and channel interactions graphs as features for the classi?ers. 2) The use of ensemble of classi?ers based on regularized multi-logistic regression, regression trees, and an af?nity propagation based classi?er.
Internacional
Si
Nombre congreso
International Conference on Artificial Neural Networks
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Espoo, Finland
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-952-60-4456-9
DOI
Fecha inicio congreso
14/06/2011
Fecha fin congreso
17/06/2011
Desde la página
25
Hasta la página
30
Título de las actas
Proceedings of the ICANN/PASCAL2 Challenge: MEG Mind Reading
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Maria Concepcion Bielza Lozoya (UPM)
  • Autor: Pedro Maria Larrañaga Mugica (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: COMPUTATIONAL INTELLIGENCE GROUP
  • Centro o Instituto I+D+i: Centro de tecnología Biomédica CTB
  • Departamento: Inteligencia Artificial
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