Clasificación de señales encefalográficas mediante redes neuronales artificiales

Para la clasificación de las señales del parpadeo y dolor muscular en el brazo derecho ocasionado por un agente externo, se proponen dos modelos de arquitecturas de redes neuronales artificiales, específicamente del tipo perceptron multicapa y sistema de inferencia neurodifuso adaptativo, ambos modelos utilizan aprendizaje supervisado. Se utilizan series de tiempo obtenidas del parpadeo y electroencefalografías de 15 personas en el rango de 23 a 25 años de edad, para generar una base de datos que se divide en dos conjuntos de datos: entrenamiento y prueba. Los resultados experimentales en el dominio del tiempo y de la frecuencia, de 50 pruebas aplicadas a cada modelo de red, muestran que ambas propuestas de arquitecturas de redes neuronales producen resultados exitosos.

Bibliographic Details

Main Authors:	Sepúlveda,Roberto, Montiel,Oscar, Díaz,Gerardo, Gutierrez,Daniel, Castillo,Oscar
Format:	Digital revista
Language:	Spanish / Castilian
Published:	Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación 2015
Online Access:	http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1405-55462015000100006
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