Метод порівняльного кластерного аналізу для визначення емоційного стану людини.
No Thumbnail Available
Date
2025
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
СНУ ім. В. Даля
Abstract
У статті представлено метод порівняльного кластерного аналізу для визначення емоційного стану людини на основі даних електроенцефалограм (ЕЕГ). Розпізнавання емоцій за ЕЕГ-сигналами є перспективним міждисциплінарним напрямом. Дослідження спрямоване на обробку статистичних даних електричної активності мозку з метою побудови ефективного інтерфейсу людина-машинна за допомогою ментального керування. Новизна підходу полягає у класифікації емоційних за двома категоріями — прийняття (радість, згода) та заперечення (смуток, відмова). Запропонована методика включає нормалізацію ЕЕГ сигналів, виділення ознак, побудову сигнатур кластерів та оцінку ймовірності належності нових записів ЕЕГ до кожної з категорій. Для експериментального дослідження було використано 24-канальний електроенцефалограф На основі усереднених характеристик побудовано сигнатури емоційних кластерів, що відображають типові патерни мозкової активності Отримані результати засвідчили ефективність розробленого методу порівняльного кластерного аналізу. Встановлено, що точність класифікації суттєво залежить від вибору тимчасового вікна аналізу. Запропоновані методи обробки електроенцефалограм можуть бути інтегровані в системи штучного інтелекту для розв’язання задач класифікації емоційних станів та побудови адаптивних нейроінтерфейсів нового покоління.
Description
Keywords
електроенцефалограма, кластерний аналіз, штучний інтелект, нейронна мережа, емоційний стан, кластеризація
Citation
Голобородько В. С., Лифар В. О. Метод порівняльного кластерного аналізу для визначення емоційного стану людини. Наукові вісті Далівського університету. 2025. №29.