知识抽取、建模与形式化：脑电图案例研究
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2018-09-27 v1 信号处理
摘要
形式概念分析（FCA）是一种成熟的数据分析方法，在数据挖掘中有许多应用。其在复杂数据表示格式上的扩展为诸如基因表达挖掘、化合物毒性预测或过程事件日志中序列聚类等问题带来了一波新应用。受此工作启发，我们的研究继承了它们的模型并设计了一个用于挖掘睡眠纺锤波模式的脑电图记录实验。本文的贡献在于离散化过程的规范与FCA实验的架构。我们也对相关研究论文提供了一些思考。
引用
@article{arxiv.1809.09955,
title = {Knowledge extraction, modeling and formalization: EEG case study},
author = {Dmitry Morozov and Mario Lezoche and Hervé Panetto},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.09955},
year = {2018}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1506.05018 by other authors