An enhanced ensemble deep random vector functional link network for driver fatigue recognition
This work investigated the use of an ensemble deep random vector functional link (edRVFL) network for electroencephalogram (EEG)-based driver fatigue recognition. Against the low feature learning capability of the edRVFL network from raw EEG signals, two strategies were exploited in this work. Speci...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Li, Ruilin, Gao, Ruobin, Yuan, Liqiang, Suganthan, Ponnuthurai Nagaratnam, Wang, Lipo, Sourina, Olga |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/174542 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
A spectral-ensemble deep random vector functional link network for passive brain–computer interface
بواسطة: Li, Ruilin, وآخرون
منشور في: (2024) -
Random vector functional link neural network based ensemble deep learning
بواسطة: Shi, Qiushi, وآخرون
منشور في: (2022) -
Extended features based random vector functional link network for classification problem
بواسطة: Malik, Ashwani Kumar, وآخرون
منشور في: (2022) -
A decomposition-based hybrid ensemble CNN framework for driver fatigue recognition
بواسطة: Li, Ruilin, وآخرون
منشور في: (2023) -
Online dynamic ensemble deep random vector functional link neural network for forecasting
بواسطة: Gao, Ruobin, وآخرون
منشور في: (2024)