Отрывок: Модуль чтения данных. 2. Модуль предобработки. 3. Модуль генерации новых данных. 4. Модуль классификации эмоций. На Рис. 1 представлена схема выгрузки и предобработки ЭЭГ сигналов. Данные ЭЭГ имеют IX Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2023) Секция 4. Искусственный интеллект 042132 формат cnt [8] и работа с этим форматом осуществлялась при помощи Python библиотеки Mne [9]. Из сигнала ЭЭГ сигнала были исключены...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorТелепнев А. Е.ru
dc.contributor.authorАвдеенко Т. В.ru
dc.coverage.spatialSEED-Vru
dc.coverage.spatialгенеративные сети Вассерштейнаru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.coverage.spatialклассификация эмоцийru
dc.coverage.spatialэлектроэнцефалограмма (ЭЭГ)ru
dc.coverage.spatialраспознавание эмоцийru
dc.coverage.spatialрекуррентные сетиru
dc.creatorТелепнев А. Е., Авдеенко Т. В.ru
dc.date.accessioned2023-10-03 15:46:30-
dc.date.available2023-10-03 15:46:30-
dc.date.issued2023ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\541504ru
dc.identifier.citationТелепнев, А. Е. Моделирование когнитивных процессов распознавания эмоций / А. Е. Телепнев, Т. В. Авдеенко // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Т. 4: Искусственный интеллект / под. ред. А. В. Никонорова. - 2023. - С. 042132.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Modelirovanie-kognitivnyh-processov-raspoznavaniya-emocii-105740-
dc.description.abstractПредложен подход к проектированию и разработке модели восприятия человека методами машинного обучения. Для создания модели используется набор данных электроэнцефалографии (ЭЭГ) SEED-V. Рассматриваются методы предобработки сигналов ЭЭГ, способы извлечения признаков, генеративные сети Вассерштейна и рекуррентные нейронные сети.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 4 : Искусственный интеллектru
dc.titleМоделирование когнитивных процессов распознавания эмоцийru
dc.typeTextru
dc.citation.spage042132ru
dc.citation.volume4ru
dc.textpartМодуль чтения данных. 2. Модуль предобработки. 3. Модуль генерации новых данных. 4. Модуль классификации эмоций. На Рис. 1 представлена схема выгрузки и предобработки ЭЭГ сигналов. Данные ЭЭГ имеют IX Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2023) Секция 4. Искусственный интеллект 042132 формат cnt [8] и работа с этим форматом осуществлялась при помощи Python библиотеки Mne [9]. Из сигнала ЭЭГ сигнала были исключены...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1920-9_2023-042132.pdf250.62 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.