Classification of Stabilometric Time-Series Using an Adaptive Fuzzy Inference Neural Network System

Lara Torralbo, Juan Alfonso; Jahankhani, Pari; Pérez Pérez, Aurora; Caraça-Valente Hernández, Juan Pedro y Kodogiannis, Vassilis (2010). Classification of Stabilometric Time-Series Using an Adaptive Fuzzy Inference Neural Network System. En: "10th International Conference, ICAISC 2010", 13/06/2010 - 17/06/2010, Zakopane, Polonia. ISBN 978-3-642-13207-0.

Descripción

Título: Classification of Stabilometric Time-Series Using an Adaptive Fuzzy Inference Neural Network System
Autor/es:
  • Lara Torralbo, Juan Alfonso
  • Jahankhani, Pari
  • Pérez Pérez, Aurora
  • Caraça-Valente Hernández, Juan Pedro
  • Kodogiannis, Vassilis
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: 10th International Conference, ICAISC 2010
Fechas del Evento: 13/06/2010 - 17/06/2010
Lugar del Evento: Zakopane, Polonia
Título del Libro: Proceedings of the 10th International Conference, ICAISC 2010
Fecha: Junio 2010
ISBN: 978-3-642-13207-0
Volumen: 6113
Materias:
Escuela: Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Stabilometry is a branch of medicine that studies balance-related human functions. The analysis of stabilometric-generated time series can be very useful to the diagnosis and treatment balance-related dysfunctions such as dizziness. In stabilometry, the key nuggets of information in a time series signal are concentrated within definite time periods known as events. In this study, a feature extraction scheme has been developed to identify and characterise the events. The proposed scheme utilises a statistical method that goes through the whole time series from the start to the end, looking for the conditions that define events, according to the experts¿ criteria. Based on these extracted features, an Adaptive Fuzzy Inference Neural Network (AFINN) has been applied for the classification of stabilometric signals. The experimental results validated the proposed methodology.

Más información

ID de Registro: 7562
Identificador DC: http://oa.upm.es/7562/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:7562
URL Oficial: http://www.springerlink.com/content/u191762207003q56/
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 21 Jun 2011 11:45
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 16:40
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