Метод порівняльного кластерного аналізу для визначення емоційного стану людини.

dc.contributor.authorГолобородько, В. С.
dc.contributor.authorЛифар, В. О.
dc.date.accessioned2026-04-22T18:04:52Z
dc.date.available2026-04-22T18:04:52Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractУ 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.
dc.identifier.citationГолобородько В. С., Лифар В. О. Метод порівняльного кластерного аналізу для визначення емоційного стану людини. Наукові вісті Далівського університету. 2025. №29.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.33216/2222-3428-2025-29-2
dc.identifier.udc004.942:612.821
dc.identifier.urihttps://dspace.snu.edu.ua/handle/123456789/2777
dc.language.isouk
dc.publisherСНУ ім. В. Даля
dc.subjectелектроенцефалограма
dc.subjectкластерний аналіз
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectемоційний стан
dc.subjectкластеризація
dc.titleМетод порівняльного кластерного аналізу для визначення емоційного стану людини.
dc.typeArticle

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
2025-29-4.pdf
Size:
675.32 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
4.73 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description: