I AE S  I nte rna t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.   8 ,   No .   4 ,  Dece m b er   201 9 ,   p p .   4 36 ~ 442   I SS N:  2252 - 8938 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ai. v 8 .i 4 . p p 4 36 - 4 4 2           436       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : // ija i . ia es co r e . co m   IQ  lev el  predic tion a nd cros s - rela ti o na l ana ly sis   w ith  perce p tual  a bility us ing  EEG - ba sed SVM   cla ss ificatio n  m o del       No o r  H ida y a h Ro s   Aza m i n 1 ,  M o hd   Na s ir  T a ib 1 ,  Ais y a h  H a rt ini   J a hid in 2 ,  Dy g   Su za na   Aw a ng 3 ,  M eg a t   Sy a hirul   A m i n M eg a t   Ali 4   1 F a c u lt y   o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M A RA ,  S h a h   A la m ,   M a la y sia   2 Ce n tre f o r  F o u n d a ti o n   S t u d ies   i n   S c ien c e ,   Un iv e rsity   o f   M a la y a ,   K u a la L u m p u r,   M a lay sia   3 S tu d e n t  A ff a irs  Di v isio n ,   Un iv e r siti   T e k n o lo g i  M A R A ,  S h a h   A lam ,   M a la y sia   4 M icro w a v e   Re se a r c h   In stit u te,  U n iv e rsiti   T e k n o lo g i  M A R A ,  S h a h   A la m ,   M a la y sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   S ep t 1 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   N o v   2 0 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   N ov   2 6 ,   2 0 1 9       T h is  p a p e r  p re se n ts  IQ   lev e l  p r e d ictio n   a n d   c ro ss - re latio n a l  a n a ly sis  w it h   p e rc e p tu a l  a b il i ty   u sin g   EE G - b a se d   S V M   c las sif ica ti o n   m o d e l.   T h e   stu d y   h y p o th e siz e d   th a t  m e a su re   o f   p e rc e p tu a l  a b il it y   a n d   in telli g e n c e   is  stro n g ly   c o n n e c ted   th r o u g h   t h e   b ra in ’s   a tt e n ti o n   re g u lato ry   m e c h a n is m .   T h e re f o re ,   a n   in telli g e n t  c las sif ica ti o n   m o d e l  s h o u ld   b e   a b le  t o   p re d ict   a n d   m a p   IQ   lev e ls  f ro m   a   d a tas e t  a s so c iate d   w it h   v a r y in g   lev e ls  o f   p e rc e p ti o n .   1 1 5   sa m p les   o f  re stin g   EE G   is  a c q u ired   f ro m   th e   lef t  p re f ro n tal  c o rtex .   S ix ty - f iv e   is  u se d   f o r   p e r c e p tu a l  a b il it y   a n a l y sis  v ia  CT M T ,   w h il e   a n o th e r  f i f t y   is  u se d   in   th e   d e v e lo p m e n t  o f   IQ  lev e l  c las sif ica ti o n   m o d e l  u sin g   S VM.   T h e   m e a n   p a tt e rn   o f   th e ta,  a lp h a   a n d   b e ta  b a n d s  sh o w   p o siti v e   c o rre latio n   b e tw e e n   p e rc e p tu a l   a b il it y   a n d   IQ   lev e l  d a tas e ts.  M e a n w h il e ,   t h e   d e v e lo p e d   S V M   m o d e l  o u t p e rf o rm s  th e   p re v io u s  A NN   m e th o d ;  y ield in g   1 0 0 %   a c c u ra c y   f o r  train in g   a n d   tes ti n g .   S u b se q u e n t ly ,   th e   c l a ss if i c a ti o n   m o d e l  s u c c e ss f u ll y   p re d icts  a n d   m a p p e d   sa m p les   f ro m   th e   p e rc e p tu a l  a b il it y   d a tas e t  to   it s   c o rre sp o n d in g   IQ   l e v e ls  w it h   9 8 . 5 %   a c c u ra c y .   T h e re f o re ,   v a li d it y   o f   th e   stu d y   is  c o n f irme d   th ro u g h   p o sit iv e   c o rre latio n   d e m o n stra ted   b y   b o th   traits   o f   c o g n it io n   u sin g   t h e   p a tt e rn   o f   m e a n   p o w e r  ra ti o   f e a tu re s,  a n d   s u c c e ss f u l  p re d ictio n   o f   IQ l e v e l  f o r  p e rc e p tu a l  a b il it y   d a ta se t  v ia S V M   c las sif ica ti o n   m o d e l.   K ey w o r d s :   EEG   IQ   P er ce p tu al  ab ilit y   P o w er   r atio   Su p p o r t v ec to r   m ac h i n e   Co p y rig h t  ©   2 0 1 9   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Me g at  S y ah ir u l  Am i n   Me g a t A li,   Mic r o w a v e  R esear c h   I n s tit u te,   Un i v er s iti T ek n o lo g i M A R A ,   4 0 4 5 0   Sh ah   A la m ,   Ma la y s ia.   E m ail:  m e g ats y ah ir u l @ u it m . e d u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  m ea s u r e  o f   p er ce p tio n   [ 1 ]   an d   in tell ig e n ce   [ 2 ]   ar e  am o n g   th e  e s tab lis h ed   m e n tal  co n s t r u cts  i n   th e   d o m ai n   o f   p s y c h o lo g y .   Gen er a ll y ,   p er ce p tio n   is   d ef in ed   t h e  a s   th e  ab ilit y   o f   in d i v id u al s   to   i n ter p r et  an d   p r o ce s s   s en s o r y   i n f o r m atio n   f r o m   t h e  s u r r o u n d in g   e n v ir o n m e n t   [ 3 ] .   T h is   ca n   b e  a s s e s s ed   u s i n g   C o m p r e h e n s i v e  T r ail - Ma k i n g   T est ( C T MT )   [ 4 ] .   T h e  ab ilit y   i s   s tr o n g l y   a s s o ciate d   w it h   at ten t io n al  s tate  [ 5 ]   an d   it s   s i g n a tu r es   ca n   b e   o b s er v ed   th r o u g h   t h e  alp h a  b an d   [ 6 ] .   Hen ce ,   th e  s tr en g t h   o f   n e u r al  s y n c h r o n izat io n   co m m o n l y   o b s er v ed   i n   r esti n g   s tate  ca n   b e  u s ed   to   p r ed ict  th e  lev el  o f   p er ce p tio n   [ 7 ] .   C o n v er s el y ,   t h e  m ea s u r e  o f   in telli g e n ce   i s   ass o ciate d   w i th   e f f icien c y   o f   th e  b r ain   to   p r o ce s s   in f o r m at i o n   [ 8 ] .   I n tellig e n ce   q u o tie n t  ( I Q) ;  an   estab lis h ed   p ar am eter   t o   ass e s s   t h i s   m e n t al  co n s tr u ct  ar e  as s es s ab le  th r o u g h   R a v en ’ s   P r o g r ess i v e  M atr ices  ( R P M)   [ 9 ] .   E v id en ce s   h a v e  s h o w n   t h at  p er ce p tio n   an d   in telli g en ce   a r e  s tr o n g l y   ass o ciate d   t h r o u g h   m ec h a n is m   t h at   r eg u late s   atte n tio n   [ 1 0 ] .   Stu d ies  h a v e  also   estab lis h ed   th at   in telli g e n t  in d i v id u al s   ex h ib i t  w ell - f u n ct io n i n g   n eu r o tr an s m itter s   w h ich   r esu lt   in   s m aller   d ev iatio n   o f   r h y th m ic  E E G  [ 1 1 ] .   T h e  l o w er   ce r eb r al  ar o u s ab ilit y   i s   attr ib u ted   b y   in h ib itio n   o f   b r ain s te m   to   ex ter n al  e x citatio n   [ 1 2 ] .   T h ese  r ed u ce   co r tical  n o is e   an d   s u b s eq u en t l y ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       I Q  leve l p r ed ictio n   a n d   cro s s - r ela tio n a l a n a lysi s   w it h   p ercep tu a l a b ilit y  u s in g ...  ( N o o r   Hid a ya h   R o s   A z a min )   437   en h a n ce   atte n tio n al  s ta te  [ 1 3 ]   an d   r esp o n s e  ti m e  [ 1 4 ] .   T h e  in cr ea s ed   alp h a  p o w er ,   ap p r o x im atel y   ar o u n d   1 0   Hz   en ab les  th e  b r ain s te m   to   b lo ck   task - ir r ele v an t  co r tical  ac tiv ities   an d   th u s ,   m ai n tai n i n g   atten tio n al  s tate  [ 1 5 ] .   T h ese  f u r t h er   tr an s late  in to   in cr ea s ed   p er ce p tu al  lim its   an d   en h an c e  t h e  lev el  o f   p er ce p tio n   [ 1 6 ] .   A lp h a  b an d   s h ar es  a  r ec ip r o ca l  w i th   o s c illatio n s   i n   b o th   t h eta  [ 1 7 ]   an d   b eta  r eg io n s   [ 1 8 ] .   Hen ce ,   in cr ea s ed   s y n ch r o n izatio n   i n   th e  alp h a  r eg io n   d es y n c h r o n ize s   th eta  a n d   b eta  o s cillatio n s .   B y   a s s o cia tin g   b o th   co g n i tiv e   tr aits   th r o u g h   th e  atte n tio n a l  s tate,   a  p o s itiv e  co r r elatio n   ca n   b e   o b s er v ed .   T h er ef o r e,   h ig h   lev el  o f   p er ce p tio n   is   ex p ec ted   in   in d i v id u a ls   w it h   h ig h   I Q,   an d   v ice  v er s a.   T h es e  h o w e v er ,   h av e  y et  to   b e  co n f ir m ed   th r o u g h   v alid   ex p er i m e n tal  p r o to co ls .   B r ain   b eh av io r   ca n   b e  o b s er v ed   th r o u g h   th e  elec tr o en ce p h a lo g r a m   ( E E G) .   P ast  s tu d ies  h a v e  s t u d ies   h av e  d e m o n s tr ated   th at  t h e  r e s tin g   E E G  f r o m   le f t  p r ef r o n ta l  co r tex   is   ca p ab le  o f   p r ed ictin g   v ar io u s   tr aits   o f   co g n itio n   s u ch   as  i n telli g e n ce   [ 1 9 - 2 0 ] ,   lear n in g   s t y les  [ 2 1 - 2 2 ]   an d   p er ce p tu al  ab ilit y   [ 4 ] .   A n   in telli g en t  I Q  lev el   class i f icatio n   m o d el  h as  b ee n   p r ev io u s l y   e s tab lis h ed   u s i n g   ar tif icial  n e u r al  n et w o r k   ( A NN) .   A lt h o u g h   y ield in g   ex ce lle n t  tr ain i n g   ac cu r ac y ,   i ts   p er f o r m an ce   d u r in g   test in g   h as  i n d icate d   o v er - f itti n g   p r o b lem s .   T h ese  ar e  attr ib u ted   b y   th e  ab s e n ce   o f   e ar l y - s to p p in g   cr iter io n   th at  e n s u r es  o p ti m u m   g en er aliza t io n   ab ilit y   o f   t h e  A NN   [ 1 9 ] .   T h e  class i f icatio n   m o d el  h o w ev er ,   ca n   s t ill  b e  i m p r o v ed   u s i n g   s u p er io r   tech n iq u e s   s u c h   as  s u p p o r t  v ec to r   m ac h in e   ( SVM) .   Am o n g   t h e  m ai n   ad v a n ta g es  o f   s u c h   m et h o d   is   its   ab il it y   to   attai n   g o o d   g en er aliza tio n   ab ilit y ,   ev en   w i th   s m a ll  s a m p le  s ize  [ 2 3 ] .   T h e  f o llo w in g   ar e  is s u e s   th at  s h all  b e  t h e  f o c u s   o f   t h is   s tu d y .   First,  t h e   r elatio n s h ip   b et w ee n   p er ce p tu al  ab ilit y   an d   in telli g en ce   h as   y e t  to   b e  ad d r ess ed   th r o u g h   E E G  o b s er v atio n s .   Seco n d ,   th e  e s tab lis h ed   I Q  le v el  cla s s i f icatio n   m o d el  h as  d e m o n s tr ated   li m itatio n s   t h at  c o u ld   b e  o v er co m e   u s i n g   SVM.   T h ir d ,   a  cr o s s - r elatio n al  m ap p i n g   b et w ee n   b o th   t r aits   o f   co g n itio n   h as  y et  to   b e  estab lis h ed   th r o u g h   a  co m p u tatio n a l  m o d el.   C o n s eq u en tl y ,   th e  f o llo w i n g   o b j ec tiv es  h av e  b ee n   o u tli n ed ;  1 )   to   ch ar ac ter ize  m ea n   p atter n   o f   th eta,   alp h a  a n d   b eta   r atio   f ea t u r es  f o r   d if f er e n t  le v els  o f   p er ce p tu al  ab ilit y ,   2 )   to   d ev elo p   an   I Q  lev el   class i f icatio n   m o d el  u s i n g   SVM,   an d   3 )   to   im p le m e n t  th e  es tab lis h ed   m o d el  f o r   p r ed ictin g   I Q  lev els  f r o m   th e   p er ce p tu al  ab ilit y   d ataset.   T h e  o u tco m es  ar e  ex p ec ted   to   v alid ate  p r io r   ass u m p tio n s   th at  b o th   tr aits   o f   co g n itio n   ar e  p o s itiv el y   co r r elate d .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h e  s tu d y   co m p r i s es o f   d ata  a cq u is itio n ,   s ig n al  p r e - p r o ce s s i n g   an d   f ea t u r e  ex tr ac tio n ,   an d   an al y s is   o f   m ea n   p o w er   r atio   p atter n   f o r   t h e  r esp ec tiv e  lev el s   o f   p er ce p t u al  ab ilit y .   T h ese  ar e  f o llo w ed   b y   th e  d ev elo p m e n t   o f   I Q  lev el  cla s s i f icat io n   m o d e l  u s i n g   SVM,   a n d   I Q  lev el  p r ed ictio n   f r o m   p er ce p tu al  ab ilit y   d ataset.   T h e  g en er a l   f r a m e w o r k   o f   r esear ch   m et h o d s   is   s h o w n   i n   Fi g u r e  1 .           Fig u r e  1 .  Gen er al  r esear ch   f r a m e w o r k       A cq u is it io n   o f   p er ce p tu al  ab ili t y   d ataset  ( N= 6 5 )   E E G  p r e - p r o ce s s in g   a n d   ex tr ac tio n   o f   p o w er   r atio   f ea t u r es   An al y s i s   o f   m ea n   p o w er   r atio   f ea t u r es   C o r r elatio n   w it h   m ec h a n is m   t o   r eg u late  at ten tio n   A cq u is it io n   o f   I Q  le v el  d ataset   ( N= 5 0 )   E E G  p r e - p r o ce s s in g   a n d   e x tr a c ti o n   o f   p o w e r   r a ti o   f e a t u r e s   E n h a n ce m en t o f   d ataset  w it h   s y n t h etic  E E G  ( N= 1 2 0 )   Op ti m izatio n   o f   R B F  k er n el  th r o u g h   γ   an d   C   Dev elo p m e n t o f   I Q  le v el  class i f icatio n   m o d el  u s i n g   S V M   P r ed ictio n   o f   I Q  lev els f r o m   p er ce p tu al  ab ilit y   d ataset  u s i n g   th e  n e w l y   estab lis h ed   m o d el  b ased   o n   SVM   Ma p p in g   o f   p r ed icted   I Q  lev el   f o r   each  p er cep tu al ab il it y   g r o u p   C o r r elatio n   b et w ee n   p er ce p tu a l  ab ilit y   an d   I Q  le v el   Ob j ec tiv e  1   Ob j ec tiv e  2   Ob j ec tiv e  3   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI   Vo l.  8 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 1 9 :    4 3 6   –   442   438   2 . 1 .     Da t a   a cquis it io n,  E E G   pre - pro ce s s ing   a nd   f ea t ure  ex t ra ct io n   A   to tal  o f   6 5   h ea lth y   s u b j ec ts   h av e  p ar ticip ated   in   th e  s t u d y   ( r ig h t - h an d ed ,   ag e  r an g e  =  2 0 – 4 0   y ea r s ,   m ea n   ag e   =  2 7 . 1   y ea r s ,   s tan d a r d   d ev iatio n   =  ± 4 . 4   y ea r s ) .   W r itten   co n s e n t  i s   o b tain ed   p r io r   to   d ata  co llectio n .   A ll   p r o to co l  h as  r ec eiv ed   ap p r o v al  f r o m   t h e  u n iv er s it y ’ s   R esear ch   E th ic s   C o m m ittee   ( 6 0 0 - I R MI   ( 5 /1 /6 ) ) .   Su b j ec ts   ar e  r eq u ir ed   to   co m p l ete  f iv e  tr ail s   o f   th e  C T MT .   Su b s eq u en tl y ,   r esti n g   E E G  is   ac q u ir ed   f r o m   th e  le f t  p r ef r o n tal  co r tex   u s in g   Neu r o Sk y   Mi n d w a v e  Mo b ile  d u r in g   w h ic h ,   p ar ticip an ts   ar e  r eq u ir e d   to   r elax   w ith   b o th   e y es  clo s ed .   T h e  r ec o r d in g   s p an s   ap p r o x i m atel y   3   m i n u te s .   T h e  T - s co r e  f r o m   C T M T   is   u s ed   to   estab lis h   th e   h ig h ,   m ed i u m   a n d   lo w   p er ce p tu al  ab ilit y   g r o u p s   [ 4 ] .   T h e  E E G  is   p r e - p r o ce s s ed   f o r   n o is e  r e m o v a l  an d   elec tr o o cu lo g r a m   r ej ec tio n .   1 5 0   s ec o n d s   s eg m en t  is   r etain ed   an d   f ilter ed   in to   th e ta,   alp h a  an d   b eta  w av e s   [ 2 4 ] .   P o w er   s p ec tr al  d en s it y   ( P SD)   is   d eter m i n ed   u s in g   Fa s t  Fo u r ier   T r an s f o r m   a n d   W elch   m et h o d   [ 1 9 ] .   E n er g y   s p ec tr al  d en s it y   ( E SD)   is   t h en   ex tr ac ted   as th e  ar ea   u n d er   P SD c u r v e  p er   u n it  f r eq u en c y   [ 2 4 ] .   T h e  in f o r m a tio n   is   f u r th er   n o r m alize d   v ia  ( 1 ) ,   ( 2 )   an d   ( 3 )   w h er e  θ ,  α   an d   β   ea ch   r ep r esen ts   t h e  E SD  i n   th eta,   alp h a  an d   b eta  b an d s .   T h e  task s   ar e  p er f o r m e d   in   MA T L A B   e n v ir o n m e n t.     R a t i o   T h et a   ( 1 )     R a t i o   A l p h a   ( 2 )     R a t i o   B e t a   ( 3 )       2 . 2 .    Dev el o p m ent   o f   I Q   lev el  cla s s if ica t io n  m o del us ing   s up po rt   v ec t o r  m a chine   SVM  is   i m p le m e n ted   i n   t h e  I Q  lev el   clas s if icatio n   m o d el.   T h e  m o d el  is   d ev elo p ed   b ase d   o n   f i f t y   s a m p les  ac q u ir ed   f r o m   t h e  p r ec ed in g   s tu d y .   A d d itio n al  s e v en t y   s a m p le s   o f   s y n th e tic  E E G  w er e  also   u s ed   to   en f o r ce   t h e  m o d el.   T h r ee   co n tr o l  g r o u p s   w er e  p r ev io u s l y   e s tab lis h ed   v ia  R P M;  h i g h ,   m ed iu m   a n d   lo w   I Q   g r o u p s   [ 1 9 ] .   Hen ce ,   er r o r - co r r ec tin g   o u tp u t  co d es  ar e  i m p le m en ted   f o r   th e   m u lt i - cla s s   SV M  m o d el.   T h r o u g h   n o n - li n ea r   m ap p in g ,   d ata  is   in itiall y   m ap p ed   to   h ig h   d i m en s io n al  s p ac e.   Su b s eq u e n tl y ,   li n ea r   class if icatio n   is   p er f o r m ed   th r o u g h   ( 4 )   w h er e  f ( x )   is   th e  class if icatio n   f u n ctio n ,   w   is   w ei g h t  v ec to r   o f   h y p er - p lan e  co ef f icie n ts ,   an d   b   is   th e  b ias.     b wx x f   ( 4 )     A   r ad ial  b asi s   f u n ctio n   ( R B F)  k er n el  is   u s ed   d u e  to   its   s tab ili t y .   R B F  o n   s a m p les   x   an d   x ’   a r e  f ea tu r e   v ec to r s   in   an   in p u t  s p ac e  an d   is   ex p r ess ed   b y   ( 5 )   w h er e  γ   is   a  p ar am eter   th at  d ef i n es  th e  in f l u en ce   o f   tr ain i n g   s a m p les.  An o t h er   p ar a m eter   t o   co n tr o l  g en er aliza t io n   ab ilit y   o f   SVM  i s   th e  b o x   co n s tr ai n t,  C .   I t  co n tr o ls   t h e   m ax i m u m   p en alt y   i m p o s ed   o n   m ar g i n - v io lat in g   o b s er v atio n s   an d   aid s   in   p r ev en tin g   o v er - f i ttin g   [ 2 3 ] .     2 ' e x p ' , x x x x K   ( 5 )     T h e  th eta,   alp h a  an d   b eta  r ati o   f ea tu r es  ar e  u s ed   is   i n p u t  t o   tr ain   an d   test   th e  SVM.   5 - f o ld   cr o s s - v alid atio n   is   a ls o   i m p le m en te d   in   t h e  d ev e lo p m en t   o f   th e   m o d el.   T h e  r a n d o m l y   s e g r eg a ted   f o r   tr ain i n g   a n d   test i n g   w it h   8 0 :2 0   s p lit  r atio .   Su b s eq u e n tl y ,   th e  d ev elo p ed   m o d el  is   u s ed   to   p r ed ict   I Q  le v el  g r o u p s   f r o m   t h e   p r ev io u s l y   estab li s h ed   p er ce p tu al  ab ilit y   d atase t.  T h e  m ap p i n g   o f   s a m p le s   b et w ee n   t w o   d ata s ets  w il l  v alid ate   th e  ex p ec ted   r elatio n s h ip   b etw ee n   b o th   in telli g e n ce   an d   p er ce p tio n .   A cc u r ac y   f o r   b o th   tr ain in g   test i n g   i s   d escr ib ed   b y   ( 6 )   w h er e  TP ,  TN ,  FP   an d   FN   ea ch   r ep r esen ts   th e  tr u e  p o s itiv e,   tr u e  n eg a tiv e,   f alse  p o s itiv e  a n d   f alse  n eg a tiv e.     % 100 FN FP TN TP TN TP A c c   ( 6 )         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       I Q  leve l p r ed ictio n   a n d   cro s s - r ela tio n a l a n a lysi s   w it h   p ercep tu a l a b ilit y  u s in g ...  ( N o o r   Hid a ya h   R o s   A z a min )   439   3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   3 . 1 .    Ana ly s is   o f   m ea n po w er   ra t io   f e a t ures f o r  diff er ent   l ev els o f   perc ept ua l a bil it y   T h r ee   d is tin ct  lev el s   o f   p er c ep tu al  ab ilit y   ar e  d eter m i n ed   b ased   o n   th e  T - s co r es  o f   C T M T .   T h e  d is tr ib u tio n   o f   s a m p les  is   b ased   o n   q u alitati v e  d escr ip ti o n s   in   t h e  m an u al  b o o k let.   Sev e n   s a m p les  ar e  ca teg o r ized   as  lo w   lev el,   f o r t y - f iv e  s a m p les  as  m ed iu m   le v el   an d   th e  r e m ain in g   th ir tee n   s a m p les  as  h ig h   lev el   o f   p er ce p tio n .   Su b s eq u en tl y ,   th e  o b tain ed   th eta,   alp h a  an d   b eta  r atio   f ea tu r es a r e  clu s ter ed   in to   th e  th r ee   lev el s   o f   p er ce p tu al  ab ilit y .   T ab le  1   s h o w s   t h e  m ea n   p o w er   r atio   f ea tu r es  f o r   ea ch   lev el  o f   p er ce p tio n .   A   q u alitati v e   d escr ip tio n   is   al s o   p r o v id ed   o n   its   tr en d i n g   p atter n   w it h   i n cr ea s in g   le v el  o f   p er ce p tio n .   T h e  m ea n   p o w er   r atio   f ea t u r es  s h o w   co n f o r m it y   w i th   p r ev io u s   s tu d y   w h er e  b o th   th e ta  an d   b eta  r atio   d e m o n s tr ates  a  d ec r ea s in g   tr en d .   C o n v er s el y ,   t h e  p atter n   o f   alp h a  r atio   in d icate d   an   i n cr ea s i n g   tr en d .   T h e  h ig h est  m ea n   th e ta  r atio   attain ed   b y   lo w   p er ce p tu al  ab ili t y   g r o u p   d e m o n s tr ates  r elati v e l y   p o o r er   ef f icien c y   i n   b lo ck in g   tas k - ir r elev an t  co r tical  ac tiv itie s ,   th u s   i n cr ea s i n g   co r tical  n o is e  w h ic h   r esu lted   in   r ed u ce d   atten tio n al  s tate.   F u r th er m o r e,   th ese   also   r e f lect  s o m e w h at  le s s   ef f icie n t   f u n ctio n i n g   o f   n e u r o tr an s m i tter s .   T h u s ,   th ese  in cr ea s e   th e   p r o b ab ilit y   o f   n e u r o n s   f ir in g   tr a n s m is s io n   er r o r s   [ 1 3 ] .   C o n v er s el y ,   t h e  h ig h e s t  m ea n   alp h a   r atio   is   o b tain ed   b y   t h o s e  w it h   h i g h   lev el  o f   p er ce p tio n ;  r ef lectin g   i n cr ea s ed   s y n ch r o n izatio n   o f   a lp h a   o s cillatio n s .   T h ese  d esy n c h r o n ize  b o th   th eta  [ 2 5 ]   an d   b eta  [ 1 8 ]   w a v es;  r es u lti n g   in   lo w est m ea n   f o r   th o s e  E E G  b an d s .   T h e  in cr ea s ed   o s cillat i o n   ar o u n d   1 0   Hz  en ab les   th e  b r ain s te m   to   b lo ck   ta s k - ir r ele v a n t  co r tical  ac ti v itie s   [ 1 5 ]   w h ich   aid s   in   s u s tai n i n g   a tten tio n   [ 6 ] .   T h e  h ig h   le v el  o f   p er ce p tio n   is   also   attr ib u ted   to   lo w er   co r tical  n o is e   f r o m   e f f ic ien t f u n ct io n i n g   n eu r o tr an s m i tter s   [ 1 6 ] .   Gen er all y ,   a  p o s itiv e  co r r elatio n   h as  b ee n   o b s er v ed   b et w ee n   p er ce p tu al  ab ilit y   a n d   atte n tio n al  s tate  [ 5 - 6 ,   1 6 ] .   T h e  o b s er v ed   p o w er   r atio   p atter n   a ls o   i n d icate d   co n f o r m it y   w it h   t h e  Neu r al  E f f icie n c y   H y p o t h esi s   o f   h u m an   i n telli g e n ce   [ 6 ,   8 ] .   A lp h a  r atio   h as  s h o w n   in cr ea s in g   tr en d   f r o m   lo w   to   h ig h   I Q  lev el.   C o n v er s el y ,   t h eta  an d   b eta  r atio   h as  d e m o n s tr ated   d ec r ea s in g   tr en d   to   th at  o f   alp h a   r atio   [ 2 4 ] .   T h e  o b s er v ed   p atter n   in   t h e  th r ee   E E G  b an d s   i s   ex p lain ed   t h r o u g h   u n d er l y i n g   m ec h an i s m s   t h at  r eg u late  atte n tio n .   I t  is   s tr o n g l y   a s s o ciate d   w it h   th e  n e u r al  tr an s m i s s io n   er r o r   an d   alp h a  s u p p r ess io n   th eo r ies   th at  r esu lt  in   i n cr ea s ed   lev el  o f   atten tio n ;  r esu ltin g   i n   o p tim ized   b r ain   ca p ac it y   [ 1 5 ] ,   h e ig h ten ed   p er ce p tu al   li m it s   an d   r esp o n s e  ti m e  [ 7 ] .   T h u s   as  s u m m ar ized   b y   T ab le   2 ,   a  p o s itiv e  co r r elatio n   b et w ee n   th e  t w o   tr ait s   o f   co g n itio n   ca n   b e  o b s er v ed .       T ab le  1 .   Me an   p o w er   r atio   an d   p atter n   d escr ip tio n   w it h   i n cr ea s i n g   le v el  o f   p er ce p tio n   P o w e r   R a t i o   L e v e l   o f   P e r c e p t u a l   A b i l i t y   P a t t e r n   D e scri p t i o n   w i t h   I n c r e a si n g   L e v e l   o f   P e r c e p t i o n   L o w   M e d i u m   H i g h   T h e t a   0 . 4 2 4 6   0 . 3 9 4 2   0 . 3 3 4 4   D e c r e a si n g   A l p h a   0 . 4 6 4 5   0 . 5 0 6 0   0 . 5 5 6 7   I n c r e a si n g   B e t a   0 . 1 1 2 7   0 . 1 1 0 7   0 . 1 0 9 0   D e c r e a si n g     T ab le  2 .  P atter n   o f   p o w er   r atio   f ea tu r e s   w it h   in cr ea s i n g   le v el s   o f   p er ce p tu al   ab ilit y   an d   I Q   P o w e r   R a t i o   F e a t u r e s   I n c r e a si n g   L e v e l   o f   P e r c e p t i o n   I n c r e a si n g   L e v e l   o f   IQ   T h e t a   D e c r e a si n g   D e c r e a si n g   A l p h a   I n c r e a si n g   I n c r e a si n g   B e t a   D e c r e a si n g   D e c r e a si n g         3 . 2 .    Dev el o p m ent   o f   I Q   lev el  cla s s if ica t io n  m o del us ing   S VM   T h e  R B F  k er n el  is   i n itiall y   o p ti m ized   w it h   p ar a m eter s   γ   an d   C   is   s et  at  1 0 0 0   an d   0 . 0 0 1 ,   r e s p ec tiv el y .   As  a  r esu lt,  th e  SVM  h as  s h o w n   m ar k ed   i m p r o v e m e n t  f r o m   t h e  o n e  p r ev io u s l y   d e v elo p ed   u s in g   A N N  [ 2 6 ] .   T r ain in g   an d   test in g   o f   th e  I Q   lev el  class i f ica tio n   m o d el  y ield ed   1 0 0 %  ac cu r ac y .   T h u s ,   th e  h y p er - p la n es  ar e   ab le  to   clea n l y   s ep ar ate  th e  p o w er   r atio   f ea t u r es  a m o n g   th e  e s tab lis h ed   co n tr o l  g r o u p s .   I n   c o n tr ast,  t h e  p r ev io u s   A N N  m o d el  w a s   o n l y   ab le  to   attain   te s ti n g   ac cu r ac y   o f   8 8 . 9 %.  T ab le  3   s h o w s   th e  co m p ar is o n   b et w ee n   b o th   ap p r o ac h es.       T ab le  3 .  P er f o r m a n ce   co m p ar i s o n   b et w ee n   t h e  p r o p o s ed   SVM  an d   p r ev io u s   A N N  m o d el  [ 1 9 ]   M e t h o d s   A c c   ( %)   T r a i n i n g   T e st i n g   S V M   1 0 0 . 0   1 0 0 . 0   A N N   [ 1 9 ]   1 0 0 . 0   8 8 . 9       3 . 3 .    I Q   lev el  predict io n f ro m   perc ept ua l a bil it y   da t a s et   us ing   t he  esta bli s hed  m o del   T h e  n e w l y   d ev elo p ed   class i f ic atio n   m o d el  is   t h e  u s ed   to   p r ed ict  I Q  lev el  f r o m   th e  p er ce p tu al  ab ilit y   d ataset.   Si x t y - f i v e  s a m p les   o f   th eta,   alp h a  an d   b eta  r atio   f ea t u r es  ar e  u s ed   as   i n p u t  to   SVM.   Sev e n   s a m p le s   ar e   p r ed icted   as l o w   I Q,   f o r t y - f o u r   s a m p les as  m ed i u m   I Q,   an d   t h e  r e m ai n in g   f o u r teen   s a m p le s   as h i g h   I Q.   Fig u r e   2   s h o w s   t h e  d is tr ib u tio n   o f   p r ed icted   I Q   lev els  f r o m   th e  p er ce p tu al  ab ilit y   d ataset.   Su b s eq u e n tl y ,   T ab le   4   s h o w s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI   Vo l.  8 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 1 9 :    4 3 6   –   442   440   a  m ap p in g   o f   p r ed icted   I Q  lev el  f o r   ea ch   p er ce p tu al  ab ilit y   g r o u p .   A ll  s e v en   s a m p le s   f r o m   lo w   p er ce p tu a l   ab ilit y   g r o u p   ar e  p r ed icte d   as  lo w   I Q,   an d   all  th ir teen   s a m p l es  f r o m   h i g h   p er ce p tu al  ab ilit y   g r o u p   as  h ig h   I Q.   Me an w h ile,   o u t  o f   f o r t y - f i v e  s a m p les  f r o m   m ed iu m   p er ce p tu al  ab ilit y   g r o u p ,   f o r t y - f o u r   h as  b ee n   p r ed icted   as  m ed iu m   I Q.   T h e  r e m ai n i n g   o n e  s a m p le  is   p r ed icted   as  h i g h   I Q.   T h is   h o w e v er ,   is   ac ce p t ab le  as  th e  s a m p le   b o r d er s   th e  h y p er p lan e  s ep ar atin g   b et w ee n   t h e  lo w   a n d   h i g h   I Q  g r o u p s .   T h e  I Q   p r ed icti o n   b y   SVM  m o d e l   co n f ir m s   t h e  h y p o th e s is   t h at  b o th   p er ce p tu al  ab ilit y   a n d   I Q  lev els  ar e  p o s iti v el y   co r r elate d .   T h ese  h av e  b ee n   estab lis h ed   in   th e  p r ec ed in g   o b s er v atio n s   o n   th eta,   alp h a  an d   b eta   r atio   p atter n ,   h ig h li g h t i n g   t h e  ass o ciatio n   b et w ee n   th ese  t w o   tr aits   o f   co g n itio n   t h r o u g h   t h e  m ec h an is m   w h ic h   r eg u la tes  atte n tio n .   F u r t h er m o r e,   th e  m o d el   w a s   i n d ee d   estab lis h ed   b ased   o n   t h e  E E G  p atter n   o b s er v ed   in   th e  I Q  le v el  d atase t.  T h e  s i m ila r   p atter n   o f   f ea t u r e   d is tr ib u tio n   i n   p er ce p tu al  ab ilit y   d atase t  en ab les  th e  m o d el  to   id en ti f y   t h e  tr aits   an d   p r ed ict  t h e  s a m p le s   in to   th e   r esp ec tiv e  I Q  lev el.   Fig u r e  3   f u r th er   h i g h li g h ts   th e  d is tr ib u ti o n   o f   s a m p les ac co r d in g   to   lo w ,   m ed i u m   a n d   h i g h   p er ce p tu al  ab ilit y   g r o u p s .           Fig u r e  2 .  Dis tr ib u tio n   o f   p r ed icted   I Q  lev els f r o m   p er ce p tu al  ab ilit y   d ataset  ( N= 6 5   s am p le s )   T ab le  4 .  Ma p p in g   o f   s a m p les  f r o m   p er ce p tu al  ab ilit y   d ataset  to   th e  p r ed icted   I Q  lev els     P e r c e p t u a l   A b i l i t y   G r o u p     L o w   M e d i u m   H i g h   T o t a l   P r e d i c t e d   I Q   L e v e l   L o w   7       7   M e d i u m     44     44   H i g h     1   13   14     T o t a l   7   45   13   65           ( a)     ( b )       ( c)     Fig u r e  3 .  Dis tr ib u tio n   o f   s a m p les ac co r d in g   to   ( a)   lo w ,   ( b )   m ed iu m ,   a n d   ( c)   h ig h   lev el  o f   p er ce p tu al  ab ilit y       4.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   p r esen ts   I Q  lev el  p r ed ictio n   an d   cr o s s - r elatio n a l  an al y s is   w it h   p er ce p tu al  ab i lit y   u s in g   EEG - b ased   SVM   clas s i f icatio n   m o d el.   T h e  s t u d y   f ir s t   s et s   o u t  to   c h ar ac ter ize  m ea n   p atter n   o f   t h eta,   alp h a   an d   b eta  r atio   f ea tu r es  f o r   d if f er en t  lev els  o f   p e r ce p tu al  ab ilit y .   P o s itiv e  co r r elatio n   b etw ee n   m ea n   alp h a  r atio   an d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       I Q  leve l p r ed ictio n   a n d   cro s s - r ela tio n a l a n a lysi s   w it h   p ercep tu a l a b ilit y  u s in g ...  ( N o o r   Hid a ya h   R o s   A z a min )   441   in cr ea s ed   lev el  o f   p er ce p tio n   h as  b ee n   o b s er v ed .   T h e   p atter n   h o w ev er ,   is   in v er s ed   f o r   m ea n   th eta  an d   b eta  r atio .   T h ese  ar e  v alid   as  it  ca n   b e  ex p lain ed   th r o u g h   t h e  u n d er l y in g   m ec h a n is m s   th at  r e g u late  att en tio n .   F u r t h er m o r e,   it  also   s h o w s   s tr o n g   co r r elatio n   w it h   n e u r al  tr an s m is s io n   er r o r   an d   alp h a  s u p p r ess io n   th eo r ies  w h ich   e x p lai n s   in cr ea s ed   lev e l  o f   atte n tio n .   Si m i lar   p atter n   h a s   b ee n   p r ev io u s l y   o b s er v ed   w it h   I Q  lev e l   d ataset;  in d icati n g   p o s itiv e  co r r elatio n   b et w ee n   t h ese  t w o   tr aits   o f   co g n itio n .   F o llo w i n g   th e   an a l y s is   o n   m ea n   p o w er   r atio   f ea t u r es  an d   co r r elatio n   b et w ee n   p er ce p tu al  ab ilit y   an d   I Q  le v el,   t h e  s t u d y   h as  s u cc e s s f u ll y   d ev elo p ed   an   I Q  lev e l   class i f icatio n   m o d el  u s i n g   SV M.   T h e  R B F   k er n el  h a s   b ee n   tu n ed   th r o u g h   γ   an d   C ,   y ield in g   1 0 0 %  ac cu r ac y   f o r   b o th   tr ain i n g   a n d   test in g .   R e s u lts   s h o w   m ar k ed   i m p r o v e m e n t  o v er   t h e  p r ec ed in g   m o d el  t h at  w as  e s tab lis h ed   v ia  A NN.   L ast l y ,   th e  n e w l y   d e v elo p ed   class i f icatio n   m o d el  i s   u s ed   to   p r ed ict  I Q  lev e l   f r o m   t h e  p er ce p tu al  ab ilit y   d ataset.   A ll  o f   th e  s a m p les  f r o m   lo w   p er ce p tu al  ab ilit y   g r o u p   h av e  b ee n   p r ed icted   as  lo w   I Q,   an d   all  s am p le s   f r o m   th e  h i g h   p er ce p tu al  ab ilit y   g r o u p   as  h i g h   I Q.   Me an w h ile,   f o r t y - f o u r   o u t  o f   f o r t y - f iv e  s a m p les  f r o m   m ed iu m   p er ce p tu al  ab ilit y   g r o u p   h as  b ee n   p r ed icted   as  m ed i u m   I Q.   T h e  r esu lts   h av e  p r o v e n   s i g n i f ica n t  as  t h e  i m p r o v ed   m o d el  h as  p r ed icted   I Q  lev els  w it h   9 8 . 5 %  ac cu r ac y   o f   t h e  h y p o th e s ized   r elatio n s h ip   b et w ee n   b o th   tr aits   o f   co g n itio n .   T h ese  f u r t h er   v alid ate  r eliab ilit y   o f   t h e  m o d el  f o r   p r ac tical  im p le m en ta t io n s .       ACK NO WL E D G E M E NT S   T h is   s tu d y   i s   f u n d ed   b y   t h e   Facu lt y   o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   as  w ell  as  I n s tit u te  o f   R esear c h   Ma n ag e m e n t a n d   I n n o v a tio n ,   Un i v er s iti T ek n o lo g i M A R A   ( 6 0 0 /I R MI /5 /3 /L E ST A R I   ( 0 3 2 /2 0 1 9 ) ) .       RE F E R E NC E S   [1 ]   J.  Co sta - F a i d e ll a ,   e t   a l ,   “ S e lec ti v e   En train m e n t  o f   Bra in   Os c il lat io n s   Driv e s  A u d it o ry   P e rc e p tu a l   Org a n iza ti o n , ”   Ne u ro Ima g e ,   v o l.   1 5 9 ,   p p .   1 9 5 – 2 0 6 ,   2 0 1 7 .   [2 ]   M .   A .   M o si n g ,   e t  a l ,   “ T h e   G e n e ti c   A rc h it e c tu re   o f   Co rre latio n s  b e tw e e n   P e rc e p tu a l  T im in g ,   M o t o r  T im in g ,   a n d   In telli g e n c e , ”   In telli g e n c e ,   v o l.   5 7 ,   p p .   3 3 – 4 0 ,   2 0 1 6 .   [3 ]   L .   F .   Zh a n g ,   “ F iel d - De p e n d e n c e /In d e p e n d e n c e :  Co g n it iv e   S ty le  o r  P e rc e p t u a l  A b il it y ?   V a li d a ti n g   a g a in st  T h in k in g   S ty les   a n d   Ac a d e m ic  A c h ie v e m e n t, ”   Per so n a li ty  a n d   I n d ivi d u a l  D if fer e n c e s ,   v o l.   3 7 ,   n o .   6 ,   p p .   1 2 9 5 – 1 3 1 1 ,   2 0 0 4 .   [4 ]   N.  H.  R.   Az a m in ,   e t  a l ,   “ Ch a ra c te riza ti o n   o f   P e rc e p t u a l  A b il it y   Ba s e d   o n   Re stin g   EE G , ”   in   2 0 1 9   IEE E  In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   Au to ma ti c   Co n tro l   a n d   I n telli g e n t  S y ste ms ,   2 0 1 9 ,   p p .   2 5 3 – 2 5 7 .   [5 ]   L .   C.   Ro b e rtso n ,   e t  a l ,   “ Ef f e c ts  o f   L e sio n s  o f   T e m p o ra l - P a rieta l  Ju n c ti o n   o n   P e rc e p t u a l  a n d   A tt e n ti o n a l  P ro c e ss in g   in   Hu m a n s,”   J o u rn a l  o f  Ne u ro sc i e n c e ,   v o l.   8 ,   p p .   3 7 5 7 – 3 7 6 9 ,   1 9 8 8 .   [6 ]   W .   Kli m e sc h ,   “ A lp h a - Ba n d   Os c il latio n s,  A tt e n ti o n ,   a n d   Co n tr o ll e d   A c c e ss   to   S to re d   In f o rm a ti o n , ”   T re n d s   Co g n it iv e   S c ien c e s ,   v o l.   1 6 ,   p p .   6 0 6 – 6 1 7 ,   2 0 1 2 .   [7 ]   T .   W o m e l sd o rf ,   e t  a l ,   “ T h e   Ro le  o f   Ne u ro n a l  S y n c h ro n iza ti o n   in   S e lec ti v e   A tt e n ti o n , ”   Cu rr e n t  Op in io n   in   Ne u ro b i o lo g y ,   v o l.   1 7 ,   p p .   1 5 4 – 1 6 0 ,   2 0 0 7 .   [8 ]   A .   C.   Ne u b a u e r,   e t  a l ,   “ In telli g e n c e   a n d   Ne u ra l  Ef f icie n c y , ”   Ne u ro sc ien c e   &   Bi o b e h a v i o ra l  Rev ie ws ,   v o l.   3 3 ,   p p .   1 0 0 4 – 1 0 2 3 ,   2 0 0 9 .   [9 ]   T .   V e rg u ts,  e t   a l ,   “ T h e   I n d u c ti o n   o f   S o lu ti o n   R u les   i n   Ra v e n ’s  P r o g re ss iv e   M a tri c e s  Tes t, ”   Eu ro p e a n   J o u rn a l   o f   Co g n it ive   Psy c h o l o g y ,   v o l.   1 4 ,   p p .   3 7 – 4 1 ,   2 0 1 0 .   [1 0 ]   N.  H.  R .   A z a m in ,   e t  a l ,   “ I n te ll ig e n c e   Qu o ti e n t  a n d   P e rc e p tu a l   A b il it y :  A n   In ter - Re latio n sh ip   b a se d   o n   Bra i n w a v e   P o w e r  Ra ti o   F e a tu re s,”   J o u rn a l  o f  Fu n d a me n ta l   a n d   Ap p li e d   S c ien c e s ,   v o l.   7 ,   p p .   9 4 4 – 9 5 3 ,   2 0 1 7 .   [1 1 ]   U.  F id e lm a n ,   “ Ne u ra l  T ra n s m i ss io n - Err o rs,  Ce re b ra l  A ro u sa b i li ty   a n d   He m isp h e ri c it y :  S o m e   re latio n s  w it h   In telli g e n c e   a n d   P e rs o n a li ty , ”   Ky b e rn e tes ,   v o l.   2 8 ,   p p .   6 9 5 – 7 2 5 ,   1 9 9 9 .   [1 2 ]   R.   J.  Ha ier,  e t   a l ,   “ Re g io n a l   G lu c o se   M e tab o li c   Ch a n g e s  A f ter  Lea rn in g   a   Co m p lex   V is u o sp a ti a l/ M o to r   T a sk :  A   P o sitro n   Em issio n   T o m o g ra p h ic S tu d y , ”   Bra in   Res e a rc h ,   v o l.   5 7 0 ,   n o .   1 – 2 ,   p p .   1 3 4 – 1 4 3 ,   1 9 9 2 .   [1 3 ]   A .   M .   S tri jk stra ,   e t  a l ,   “ S u b jec ti v e   S lee p i n e ss   Co rre late s  Ne g a ti v e l y   w it h   G lo b a l  A lp h a   (8 – 1 2   Hz )  a n d   P o siti v e ly   w it h   Ce n tral  F r o n tal   T h e ta  (4 – 8   Hz )  F re q u e n c ies   i n   th e   H u m a n   Re stin g   Aw a k e   El e c tro e n c e p h a lo g ra m , ”   Ne u ro sc ien c e   L e tt e r ,   v o l.   3 4 0 ,   p p .   1 7 – 2 0 ,   2 0 0 3 .   [1 4 ]   M .   Do p p e lm a y r,   e t  a l ,   “ I n telli g e n c e   Re late d   Dif fe re n c e s  in   EE G - Ba n d p o w e r, ”   Ne u ro sc ien c e   L e tt e rs ,   v o l.   3 8 1 ,   p p .   309 – 3 1 3 ,   2 0 0 5 .   [1 5 ]   P .   M .   D o c k re e ,   e t  a l ,   “ Op ti m a l  S u sta in e d   A tt e n ti o n   is   L in k e d   t o   th e   S p e c tral  C o n te n t   o f   Ba c k g ro u n d   EE G   A c ti v it y  :  G re a ter  On g o in g   T o n ic  A lp h a   (1 0   Hz )  P o w e r  S u p p o rts  S u c c e ss f u l  P h a sic   G o a l  A c ti v a ti o n , ”   Eu ro p e a n   J o u r n a l  o f   Ne u ro sc ien c e ,   v o l.   2 5 ,   p p .   9 0 0 – 9 0 7 ,   2 0 0 7 .   [1 6 ]   J.  J.  F o x e ,   e t  a l ,   “ T h e   Ro le o f   A lp h a - Ba n d   Bra i n   Os c il latio n s a s a   S e n so ry   S u p p re ss io n   M e c h a n ism   d u rin g   S e lec ti v e   A tt e n ti o n , ”   Fro n ti e rs   in   Psy c h o l o g y ,   v o l.   2 ,   p p .   1 – 1 3 ,   2 0 1 1 .   [1 7 ]   G .   G .   Kn y a z e v ,   “ M o ti v a ti o n ,   Emo ti o n ,   a n d   T h e ir   In h ib i to ry   Co n tr o l  M irro re d   in   Bra in   Os c il latio n s, ”   Ne u ro sc ien c e   &   Bi o b e h a v io r a l  Rev iews ,   v o l.   3 1 ,   p p .   3 7 7 – 3 9 5 ,   2 0 0 7 .   [1 8 ]   L .   Brin k m a n ,   e t  a l ,   “ Distin c t   Ro le s  f o r  A lp h a -   a n d   Be ta - Ba n d   Os c il l a ti o n s  d u r in g   M e n tal  S im u latio n   o f   G o a l - Dire c ted   A c ti o n s,”   J o u rn a l  o f   Ne u ro sc ien c e ,   v o l.   3 4 ,   p p .   1 4 7 8 3 – 1 4 7 9 2 ,   2 0 1 4 .   [1 9 ]   A .   H.  Ja h id i n ,   e t   a l ,   “ Clas sif ica t io n   o f   In tell ig e n c e   Qu o ti e n t  v ia  Bra in w a v e   S u b - b a n d   P o w e r  Ra ti o   F e a tu re s   a n d   A rti f icia l  Ne u ra l  Ne t w o rk , ”   Co mp u ter   M e th o d s a n d   Pro g ra ms   in   Bi o me d icin e ,   v o l.   1 1 4 ,   p p .   5 0 – 5 9 ,   2 0 1 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI   Vo l.  8 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 1 9 :    4 3 6   –   442   442   [2 0 ]   A .   H.  Ja h id in ,   e t  a l ,   " Clas sif ica ti o n   o f   In telli g e n c e   Qu o ti e n t  u si n g   EE G   S u b - b a n d   P o w e r  Ra ti o   a n d   A NN   d u rin g   M e n tal  T a sk , "   in   2 0 1 3   IEE E  Co n f e re n c e   o n   S y ste ms ,   Pro c e ss   a n d   Co n tro l ,   2 0 1 3 ,   p p .   2 0 4 – 2 0 8 .   [2 1 ]   M .   S .   A .   M e g a t  A li ,   e t  a l ,   " L e a rn in g   S ty le   Clas si f ica ti o n   v ia E E G   S u b - b a n d   S p e c tral  Ce n tro i d   F re q u e n c y   F e a t u re s,"   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  E lec trica l  a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g ,   v o l.   4 ,   p p .   9 3 1 – 9 3 8 ,   2 0 1 4 .   [2 2 ]   N.  A b d u l   Ra sh id ,   e t   a l ,   " Clas sif ic a ti o n   o f   L e a rn in g   S ty le  b a se d   o n   Ko lb ' s  L e a rn in g   S ty le  In v e n to ry   a n d   EE G   u sin g   Clu ste r  A n a l y sis  A p p ro a c h , "   in   2 0 1 0   2 n d   In ter n a ti o n a l  Co n g re ss   o n   En g i n e e rin g   E d u c a ti o n ,   2 0 1 0 ,   p p .   6 4 – 6 8 .   [2 3 ]   M .   Ha m ian e ,   e t  a l ,   " S VM  Clas s if ica ti o n   o f   M RI  Bra in   Im a g e s  fo r  Co m p u ter - A ss isted   Dia g n o sis,"   In ter n a ti o n a l   J o u rn a l  o f  El e c trica l  a n d   C o mp u t e r E n g i n e e rin g ,   v o l.   7 ,   p p .   2 5 5 5 – 2 5 6 4 ,   2 0 1 7 .   [2 4 ]   N.  H.  R.   A z a m in ,   e t  a l ,   “ En h a n c e m e n t  o f   F il ter  De sig n   a n d   EE G   P o w e r  Ra ti o   F e a tu re s  in   IQ P a tt e rn   A n a l y sis,”   In t.   Jo u rn a l  o f   El e c tri c a l  &   El e c tro n ic   S y ste m s Re se a rc h ,   v o l.   1 1 ,   2 0 1 7 .   [2 5 ]   T .   Klim e sc h ,   e t  a l ,   “ T h e ta b a n d   p o w e r  in   t h e   h u m a n   sc a lp   EE G   a n d   th e   e n c o d in g   o f   n e w   in f o rm a ti o n , ”   Ne u ro re p o rt ,  v o l.   7 ,   p p .   1 2 3 5 – 1 2 4 0 ,   1 9 9 6 .   [2 6 ]   A .   H.  Ja h id in ,   e t  a l ,   " IQ  Clas sifica ti o n   v ia  Bra in w a v e   F e a tu re s:  Re v ie w   o n   A rti f i c ial  In telli g e n c e   T e c h n iq u e s,"   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  E lec trica l  a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g ,   v o l.   5 ,   p p .   8 4 – 9 1 ,   2 0 1 5 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       No o r  Hid a y a h   Ro s  A z a m in   a c q u ired   h e r  B. En g   in   El e c tro n ic E n g in e e rin g   (In stru m e n tatio n )  f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M A RA ,   M a la y sia .   S h e   is  c u rre n tl y   a   p o stg ra d u a te  re se a rc h e r  a t  th e   F a c u l ty   o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   Un iv e r siti   T e k n o lo g i  M A R A ,   M a la y sia .   He r  c u rre n t  re se a rc h   a re a   is   in   EE G ,   d ig it a l  f il ter  d e sig n s,  a n d   in telli g e n t  m o d e ll in g   o f   b ra in   b e h a v io r  u sin g   su p p o rt  v e c to r   m a c h in e s.         P r o f .   Dr.  M o h d   Na sir  T a ib   re c e iv e d   h is  B . En g .   (El e c tri c a l)  f ro m   th e   Un iv e rsity   o f   T a s m a n ia,  A u stra li a ,   M . S c .   (Co n tro l  S y st e m s)  f ro m   Un iv e r sit y   o f  S h e ffield ,   a n d   P h . D.  (Co n tr o l  &   In stru m e n tatio n )   f ro m   Un iv e rsit y   o f   M a n c h e ste r  In stit u te  o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y ,   Un it e d   Kin g d o m .   He   is  c u rre n tl y   a   P r o f e ss o r  a t  th e   F a c u lt y   o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M A R A ,   M a la y sia .   He   is  a lso   a   se n io r   m e m b e r  o f   th e   In sti tu te  o f   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ic  E n g in e e rin g .   P r o f .   Na s ir  lea d s  a n   a c ti v e   re se a r c h   g ro u p   a n d   su p e rv isin g   re se a rc h e rs  in   a d v a n c e d   sig n a l  p ro c e ss in g ;  s p e c ializin g   in   p r o c e ss   c o n tro l ,   b io m e d ica l  e n g in e e rin g ,   a n d   n o n - li n e a r  sy st e m s id e n ti f ica ti o n .         Dr.  A is y a h   Ha rti n i  Ja h id i n   o b tai n e d   h e r  B . En g   (T e lec o m m u n ica ti o n )   a n d   M . En g . S c   (El e c tri c a l)  f ro m   Un iv e rsiti   M a la y a ,   a s  w e ll   a s  P h . D.   (El e c tri c a l  En g in e e rin g )  f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i   M A R A ,   M a la y sia .   S h e   is  c u rre n tl y   a   se n io r  lec tu re r  a t  th e   Ce n tre  f o r  F o u n d a ti o n   S t u d ies   in   S c ien c e ,   Un iv e rsit y   o f   M a la y a ,   M a la y sia .   He r  m a in   re se a rc h   in tere s ts  in c lu d e   h u m a n   in telli g e n c e ,   EE G   a n d   n o n - li n e a r  m o d e ll in g   o f   b ra in   b e h a v io r  u si n g   in telli g e n t  si g n a l  p ro c e ss in g   tec h n i q u e .         D y g   S u z a n a   Aw a n g   a c q u ired   h e r  Ba c h e lo r  o f   Co u n se li n g   (Co u n se li n g   P sy c h o lo g y )  f ro m   Un iv e rsit y   o f   M a lay a ,   a n d   M . S c .   ( Co u n se li n g   P sy c h o lo g y )  f ro m   Un iv e rsiti   Ke b a n g sa a n   M a lay sia ,   M a la y sia .   S h e   is  c u rre n tl y   He a d   o f   Un it   f o r  Ca r e e r   A d v iso r y   a t  th e   S tu d e n t  A ffa irs  Div isio n ,   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M A R A .         Dr.  M e g a t  S y a h iru l  A m in   M e g a t  A li   re c e i v e d   h is  B. En g .   (Bi o m e d ica l)  f ro m   Un iv e rsit y   o f   M a la y a ,   M a la y sia ,   M . S c .   in   Bio m e d ica l  En g in e e rin g   f ro m   Un iv e rsit y   o f   S u rre y ,   Un it e d   Kin g d o m ,   a n d   P h . D.   in   El e c tri c a l  E n g in e e rin g   f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M A RA ,   M a la y sia .   He   is  c u rre n tl y   a   se n io r  lec t u re r  a t  th e   F a c u lt y   o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   U n iv e rsiti   T e k n o lo g i  M A RA .   His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   b io m e d ica l  sig n a l  p r o c e ss in g   a n d   a rti f icia l  in te ll ig e n c e .   Dr.  M e g a t  is  a lso   a   re se a rc h   f e ll o w   a t  th e   M icro w a v e   Re se a rc h   In stit u te,  Un iv e rsiti   T e k n o l o g i  M A RA .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.