抄録
近年，脳からの情報により機械を制御するBCI(Brain-computer interface) やMI(Brain-machine interface)の研究が盛んに行われている．近赤外分光法(NIRS) や脳波計測の装置により脳活動を計測し，得られたデータのクラスター間の相違を判別モデルにより判別して機器を制御する．本論文では，Boosting アルゴリズムを用いて，確率的データ補間による新たなBCI における判別法を提案する．Boosting 法におけるデータ付与の重みによるデータの選別ではなく，脳活動データの特異性を考慮して定義された確率密度関数に応じて補間データを誤判別データの近傍に補充しデータを構成する．このデータ補間のBoosting 法により，脳活動データが少ない場合や環境の変動にも適応できるロバスト性を有する判別関数を得ることができる．
