Mining EEG with SVM for Understanding Cognitive Underpinnings of Math Problem Solving Strategies /
| datacite.creator | Bosch, Paul | |
| datacite.date | 2018 | |
| dc.contributor.author | Bosch, Paul | |
| dc.date.accessioned | 2025-01-20T23:04:13Z | |
| dc.date.available | 2025-01-20T23:04:13Z | |
| dc.date.issued | Bosch, Paul | |
| dc.description.abstract | Hemos desarrollado una nueva metodología para examinar y extraer patrones de la actividad eléctrica cerebral mediante el uso de técnicas de extracción de datos y aprendizaje automático. Los datos se recopilaron de experimentos centrados en el estudio de procesos cognitivos que podrían evocar diferentes estrategias específicas en la resolución de problemas matemáticos. Se construyó un problema de clasificación binaria utilizando correlaciones y sincronización de fase entre diferentes canales electroencefalográficos como características y, como etiquetas o clases, los rendimientos matemáticos de los individuos que participan en experimentos especialmente diseñados. La metodología propuesta se basa en el uso de procedimientos bien establecidos de selección de características, que se utilizaron para determinar el tamaño adecuado de la red funcional del cerebro relacionado con las estrategias de resolución de problemas matemáticos y también para descubrir los enlaces más relevantes en esta red sin incluir conexiones ruidosas ni excluir elementos significativos. | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.uandes.cl/handle/uandes/873 | |
| dc.subject | Electroencefalografía--Técnica. | |
| dc.title | Mining EEG with SVM for Understanding Cognitive Underpinnings of Math Problem Solving Strategies / | |
| dc.type | Artículo |
Files
Original bundle
1 - 1 of 1