Медицинская Техника / Медицинская техника №2, 2020 / с. 48-51

Интеллектуальная система оценки эмоций оператора – инструментарий обработки ЭЭГ

С.В. Ульянов, А.А. Мамаева, А.В. Шевченко

Аннотация

Описывается применение оптимизатора баз знаний на мягких вычислениях, который структурно реализован на трех генетических алгоритмах. С точки зрения теории искусственного интеллекта и нечетких систем, оптимизатор баз знаний выполняет роль универсального аппроксиматора обучающего сигнала с требуемой точностью, а с точки зрения теории интеллектуальных систем управления – осуществляет глубокое машинное обучение.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Сергей Викторович Ульянов, д-р физ.-мат. наук, профессор,

Алла Александровна Мамаева, аспирант,

Андрей Владимирович Шевченко, аспирант, кафедра системного анализа и управления, ГБОУ ВО МО «Университет «Дубна», Институт системного анализа и управления, г. Дубна, Московская обл.,

e-mail: allamamaeva.d@gmail.com

Список литературы

1. Петров Б.Н., Уланов Г.М., Ульянов С.В., Хазен Э.М. Информационно-семантические проблемы в процессах управления и организации. – М.: Наука, 1977. С. 452.

2. Noor A. Potential of cognitive computing and cognitive systems // Open Eng. 2015. № 5. PР. 75-88.

3. Chie Hieida, Takato Horii, Takayuki Nagai Deep emotion: A computational model of emotion using deep neural networks [electronic resource] / CoRR 2018. http://arxiv.org/abs/ 1808.08447.

4. Bazgir O., Mohammadi Z., Habibi S. Emotion recognition with machine learning using EEG signals [Electronic resource] / CoRR 2019. http://arxiv.org/abs/1903.0727.

5. Amirova E.K., Ulyanov S.V. Expert system for selecting lower- extremity (thigh) prostheses and diagnosis of the quality of artificial replacement. Part 1 // J. of Biomedical Engineering. 1991. № 3. PP. 26-31. Part 2. 1991. № 6. PP. 5-12.

6. Лупина И.В., Слепченко А.Н., Ульянов С.В. Гибридная экспертная система с глубинным представлением знаний для проектирования и диагностики биотехнических изделий // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1991. № 5. С. 152-175.

7. Rakhmanova Z.B., Ulyanov S.V. Expert medical diagnostic system // J. of Biomedical Engineering. 1988. Vol. 22. № 6.

8. Ульянов С.В., Литвинцева Л.В. и др. Интеллектуальное робастное управление: технологии мягких вычислений. – М.: ВНИИгеосистем, 2011. C. 406.

9. Kaynak O., Zadeh L.A., Turksen B., Rudas I.J. Computational intelligence: Soft computing and fuzzy-neuro integration with applications. – Berlin: Springer-Verlag (NATO ASI Series, Series F), 1998. Vol. 162.

10. Ulyanov S.V., Litvintseva L.V. Quantum information and quantum computational intelligence: Quantum optimal control and quantum filtering – Stability, robustness, and self- organization models in nanotechnologies // Journal of Computer and Systems Sciences International. 2009. Vol. 48. № 6. P. 96.

11. Ульянов С.В., Литвинцева Л.В., Добрынин В.Н., Мишин А.А. Интеллектуальное робастное управление: технология мягких вычислений / Учебное пособие для студентов вузов. Международный университет природы, общества и человека «Дубна» (Институт системного анализа и управления); PronetLabs; под общ. ред. С.В. Ульянова. – М.: ВНИИгеосистем, 2011.

12. Fretska E., Bauer H., Leodolter M., Leodolter U. Loss of control and negative emotions: A cortical slow potential topography study // International Journal of Psychophysiology. 1999. № 33. PP. 127-141.

13. Ulyanov S.V. System for soft computing simulation / US Patent № 2006,0218 A1. Sept. 2006.

14. Ulyanov S.V. Soft computing optimizer of intelligent control system structures / US Patent № 7,219,087B2. May 15, 2007.