У дисертаційній роботі вирішено актуальну науково-прикладну проблему у галузі інструментального забезпечення біоінформатики – розвиток теоретичних засад і нових підходів до удосконалення комп'ютерних систем опрацювання біосигналів на основі широкого використання штучних нейромереж і технологій глибинного навчання.Представлено концепцію трьох системних рівнів комп'ютерного опрацювання біосигналів, що базується на чіткому розмежуванні функцій системних рівнів від методів і засобів, що їх реалізують. Таке розділення сприяє структуризації знань, уможливлює оцінювання ефективності різних методів і вибір кращих проектних рішень із урахуванням специфіки завдань, умов і сценаріїв.Автоматизовано пошук оптимальних значень гіперпараметрів багатошарового нейрокласифікатора шляхом використання простої прогностичної моделі машинного навчання. Це дає змогу на 4 порядки скоротити час пошуку порівняно із повним перебором в просторі можливих значень.Розроблено і апробовано підхід до виявлення і коригування залишкових аномалій в біосигналах, який базується на застосуванні нейромережевих автоенкодерів для нелінійної фільтрації завад, зосереджених в тій самій частині спектру, що й корисний сигнал. Застосування підходу у 5-7 разів зменшує похибку ідентифікації.Результати роботи можуть бути застосовані до різних прикладних задач, у таких сферах як кібербезпека та системи доступу (біометрична ідентифікація), робототехніка (нейромережеві інтерфейси управління) і афективна інформатика (аналіз психоемоційного стану), а також у медицині (діагностика, клінічні дослідження тощо).

Постачальник даних: УкрІНТЕІ (Український Інститут науково-технічної експертизи та Інформації)

  Завантажити автореферат