Difference between revisions of "Talk:A genetic algorithm for automatic feature extraction from EEG data"

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* Verificare se la fitness viene fatta calcolando il numero di lettere corrette, o se viene calcolato il numero di stimulazioni classificate correttamente
 
* Verificare se la fitness viene fatta calcolando il numero di lettere corrette, o se viene calcolato il numero di stimulazioni classificate correttamente
 
* Se il bilanciamento non c'è, farlo
 
* Se il bilanciamento non c'è, farlo
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==Info==
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Il metodo di classificazione finale dovrà avere questo prototipo:
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  double classify( const GenericSignal &epoch );
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<tt>GenericSignal</tt> è la classe dei segnali di BCI2000 che memorizza una matrice bidimensionale; è definita in <tt>src/shared/types/GenericSignal.h</tt>.
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Formato per i dati dovrebbe essere "%.17g" (assicurarsi che il numero di cifre significative sia sufficiente a rappresentare tutti i bit della mantissa)

Revision as of 12:11, 11 March 2009

Todo

  • Verificare che l'addestramento del classificatore logistico all'interno della GA venga fatto su un insieme di dati bilanciato
  • Verificare se la fitness viene fatta calcolando il numero di lettere corrette, o se viene calcolato il numero di stimulazioni classificate correttamente
  • Se il bilanciamento non c'è, farlo

Info

Il metodo di classificazione finale dovrà avere questo prototipo:

 double classify( const GenericSignal &epoch );

GenericSignal è la classe dei segnali di BCI2000 che memorizza una matrice bidimensionale; è definita in src/shared/types/GenericSignal.h.

Formato per i dati dovrebbe essere "%.17g" (assicurarsi che il numero di cifre significative sia sufficiente a rappresentare tutti i bit della mantissa)