Оцінка емоційного стану учнів в цілому і динамічна оцінка ознайомлення з матеріалами зокрема, надає змогу краще оцінити засвоєння теоретичного матеріалу і швидкість оволодіння вміннями, які потребують багаторазового повторення матеріалу. Контроль навчального процесу був би значно ефективніше, якби була можливість об'єктивно оцінити, за сукупністю ознак, знайомство конкретного учня з представленими йому матеріалами. Мета роботи - виконати порівняльний аналіз і експериментальне дослідження ефективності різних методів машинного навчання для побудови моделі визначення знайомства з аудіовізуальними матеріалами, на основі аналізу сигналу електроенцефалограм і визначити набір ознак, які найкраще класифікують даний сигнал. Запропоновано інформаційну технологію, яка на підставі набору реальних ЕЕГ бази даних ОЕАР виконує побудову, підбір гіперпараметрів і оцінку різних моделей класифікації стану ознайомлення учня з аудіовізуальними даними. Для лінійного методу опорних векторів реалізовано інформаційну технологію відбору діагностичних ознак на підставі методу головних компонент, невід'ємної матричної факторизації і генетичного алгоритму. За використання запропонованої інформаційної технології підібрано параметри і одержано результати точності для різних моделей класифікації, що надало змогу порівняти такі моделі і визначити найбільш адекватні до розв'язання поставленної задачі. Застосування методів відбору ознак надало змогу підвищити точність моделі лінійного методу опорних векторів з 55,9 до 80,7 відсотків. Висновок: запропонована інформаційна технологія сигналу ЕЕГ для ознайомлення з наведеними аудіовізуальними даними показала високу ефективність ансамблевих і нейромережевих моделей в даній задачі. Підвищення точності класифікації стану ознайомлення з поданими аудіо-відеоданими можливо шляхом зниження розмірності даних і виділення значимих ознак, що експериментально підтверджено на прикладі застосування генетичного алгоритму до відбору ознак за методом опорних векторів.

  Повний текст PDF - 2.179 Mb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"