RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Интеллектуальные системы. Теория и приложения // Архив

Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 2021, том 25, выпуск 4, страницы 322–327 (Mi ista473)

Эта публикация цитируется в 2 статьях

Часть 8. Человеко-ориентированный искусственный интеллект и нейроинтерфейсные технологии

Критерий качества кластеризации на основе отбора признаков размеченной выборки с приложением в области разработки интерфейсов мозг-компьютер

А. Д. Мазуринab, А. Бернадоттcab

a Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова
b Сбер
c Национальный исследовательский технологический университет "МИСиС", г. Москва

Аннотация: В прикладных задачах машинного обучения часто встречается проблема неоднородности выборки. Например, это приводит к трудностям в решении задачи распознавания паттернов электрической активности мозга при разработке нейроинтерфейса у людей разных социальных характеристик.
В работе мы предложили новый метод оценки работы алгоритма кластеризации, имеющий низкие вычислительные затраты и основанный на способности алгоритма распознать скрытые закономерности, то есть выделять группы, схожие по внешнему признаку. Мы показали области практического применения алгоритма, в частности в задачах классификации данных электрической активности мозга при произнесении 8 слов у людей с разными социальными характеристиками.

Ключевые слова: кластеризация, критерий качества кластеризации, нейроинтерфейс.



© МИАН, 2024