霂瑞霂��撘����迨��辣: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/26648
Title: Розробка нейроінтерфейсу між мозком людини і зовнішніми системами
Other Titles: Development of the neural interface between the human brain and external systems
Authors: Доскоч, Віталій Степанович
Пастух, Олег Анатолійович
Affiliation: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Bibliographic description (Ukraine): Доскоч В.С. Назва : автореферат дипломної роботи магістра за спеціальністю „121 — інженерія програмного забезпечення“/ В.С. Доскоч. — Тернопіль: ТНТУ, 2018 РІК. — 7 с.
Issue Date: 16-十二月-2018
Submitted date: 15-十二月-2018
Date of entry: 24-十二月-2018
Publisher: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Country (code): UA
Place of the edition/event: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Code and name of the specialty: 121 - Інженерія програмного забезпечення
Supervisor: Пастух, Олег Анатолійович
UDC: 004.4
Keywords: 121
інженерія програмного забезпечення
Page range: 7
Abstract: Розробка нейроінтерфейсу між мозком людини і зовнішніми системами // Магістерська робота // Доскоч Віталій Степанович // Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, факультет комп'ютерно-інформаційних систем та програмної інженерії, кафедра програмної інженерії, група СПм-61 // Тернопіль 2018 // Сторінок − 108, рис. − 26, табл. − 4, бібліографічних джерел − 16, додатків − 6. Метою дипломної роботи є розробка нейроінтерфейсу між мозком людини і зовнішніми системами на основі класифікації станів людини методами машинного навчання за даними з її електроенцефалограми, а також визначення оптимального класифікатора для вирішення цієї задачі серед таких класифікаторів бібліотеки scikit-learn: MLPClassifier, GradientBoostingClassifier, RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier. Об'єктом дослідження є використання методів машинного навчання для класифікації станів людини на основі даних з електроенцефалограми людини. Методи та програмні засоби, використані при виконанні роботи: мова програмування Python, середовище розробки PyCharm, платформа Anaconda. Результатом роботи є натренована модель на основі багатошарового перцептрона, яка під час тестування змогла розпізнати стани людини із точністю 92%. Ключові слова: НЕЙРОІНТЕРФЕЙС, ЕЛЕКТРОЕНЦЕФАЛОГРАМА, ANACONDA, SCIKIT-LEARN, DATASET, DATAFRAME, F-СТАТИСТИКА, МАТРИЦЯ НЕТОЧНОСТЕЙ, КЛАСИФІКАТОР, MULTILAYER PERCEPTRON, GRADIENT BOOSTING, RANDOM FOREST, ADABOOST.
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/26648
Copyright owner: @Доскоч В.С.
@Пастух О.А.
Content type: Thesis Abstract
�蝷箔����:121 — інженерія програмного забезпечення

��辣銝剔�﹝獢�:
獢�獢� ��膩 憭批���撘� 
Автореферат.odt24,05 kBOpenDocument Text璉�閫�/撘��


�DSpace銝剜�������★��������雿��.

蝞∠�極�