Глибоке інформаційно-екстремальне машинне навчання системи розпізнавання електроміографічних біосигналів - Довбиш, Анатолій; Мироненко, Микита; Супруненко, Микита; Ковалевський, Сергій; Отрощенко, Михайло (Технічні науки та технології, 2025)
Метою дослідження є підвищення точності машинного навчання системи розпізнавання електроміографічних біосигналів для керування протезом кисті руки. Запропоновано в межах функціонального підходу до моделювання ко-гнітивних процесів природного інтелекту метод ієрархічного інформаційно-екстремального машинного навчання за декурсивною бінарною структурою даних. Метод дозволяє багатокласове машинне навчання звести до двохкласового для кожної страти декурсивношго дерева, що є необхідною умовою побудови високодостовірних вирішувальних пра-вил. Оптимізація параметрів машинного навчання здійснюється за модифікованим авторами критерієм Кульбака. За результатами машинного навчання побудовано високодостовірні вирішувальні правила для розпізнавання восьми ос-новних жестів кісті руки.