Розглянуто задачу інформаційного синтезу здатної навчатися системи керування протезом кінцівки руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів. Машинне навчання здійснювалося в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу даних, яка ірунтується на максимізації інформаційної спроможності системи керування в процесі її навчання. Як критерій оптимізації параметрів навчання розглядалася модифікована інформаційна міра Кульбака. За результатами інформаційно-екстремального машинного навчання системи керування протезом з неінвазивною системою зчитування біосигналів побудовано гіперсферичні вирішальні правила, які на відміну від штучних нейронних мереж практично нечутливі до багатовимірності простору ознак розпізнавання. Наведено приклад реалізації запропонованого алгоритму машинного навчання для розпізнавання функціональних станів протезу кінцівки руки.

  Повний текст PDF - 893.829 Kb    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"