| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Poryadin, A. E. | - |
| dc.contributor.author | Sidorkina, I. G. | - |
| dc.date.accessioned | 2017-02-23T08:14:30Z | |
| dc.date.accessioned | 2017-07-18T10:29:33Z | - |
| dc.date.available | 2017-02-23T08:14:30Z | |
| dc.date.available | 2017-07-18T10:29:33Z | - |
| dc.date.issued | 2017 | - |
| dc.identifier.citation | Poryadin, A. E. Artificial Neural Networks for Evaluation of Psychophysiolo / A. E. Poryadin, I. G. Sidorkina // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2017) : материалы международной научно-технической конференции (Минск, 16 - 18 февраля 2017 года) / редкол. : В. В. Голенков (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИР, 2017. – С. 399 – 402. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/12028 | - |
| dc.description.abstract | In this document, we make an analysis of the
possibility of using neural networks in the development of tests
to evaluate the psychophysiological state of a human. Also, in this
paper, the developed system of psychophysiological diagnostics is
presented. This system will automate the execution and processing
of results of the express testing methods for evaluation the
psychophysiological state.
The described model of evaluation the human’s psychophysiological state using a neural network has the following advantages: remote diagnostics, stability and accuracy of the results,
the ability to self-training by detecting complex dependencies,
identification of typical trends for people of a certain profession
or in a particular area.
It has been proved that the usage of neural networks for
processing the results of psychophysiological tests will improve
the accuracy of diagnosis. | ru_RU |
| dc.language.iso | en | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | diagnosis | ru_RU |
| dc.subject | human physiological state | ru_RU |
| dc.subject | brain asymmetry | ru_RU |
| dc.subject | physiological tests | ru_RU |
| dc.subject | decision-making suppor | ru_RU |
| dc.subject | neural network | ru_RU |
| dc.title | Artificial Neural Networks for Evaluation of Psychophysiological State | ru_RU |
| dc.title.alternative | Искусственные нейронные сети для оценки психофизиологического состояния человека | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | В работе исследуется возможность использования
нейронных сетей при разработке тестов для оценки
психофизиологического состояния человека. Описана
компьютерная система психофизиологической диагностики человека, позволяющая автоматизировать выполнение и обработку результатов экспресс-методик.
Представленная модель оценки психофизиологического
состояния человека, использующая нейронную сеть,
имеет следующие преимущества: возможность проведения диагностики удаленно, стабильность и точность
результатов, способность к самообучению путем обнаружения сложных зависимостей, выявление типичных
тенденций для людей определенной профессии или в
той или иной области, обработка большого количества
данных и снижение времени диагностики. | - |
| Appears in Collections: | OSTIS-2017
|
