Полное описание

Методы машинного обучения для распознавания эмоционального состояния абонента телекоммуникационных систем / А. В. Осипов, А. Е. Сапожников, Е. С. Плешакова, С. Т. Гатауллин. - DOI 10.14357/20718632240103. - Текст : непосредственный // Информационные технологии и вычислительные системы : журнал. - 2024. - N 1. - С. 23-35. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2071-8632.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8
28.23.37	004.85
28.23.25	004.032.26

Рубрики:
Искусственный интеллект
Нейронные сети
Машинное обучение
Робототехника

Кл.слова (ненормированные): робототехника -- искусственный интеллект -- нейронные сети -- инженерия -- capsnet -- смарт-браслет -- фотоплетизмограмма -- эмоциональное состояние
Аннотация: В статье описывается модификация капсульной нейросети, использующая оконное преобразование Фурье (WFT)-2D-CapsNet, которая позволила по графику фотоплетизмограммы (ФПГ) с точностью 82% выявить состояние паники-ступора, не позволяющее человеку принимать логически обоснованные решения. При синхронизации смарт-браслета со смартфоном метод позволяет в режиме реального времени отслеживать подобные состояния, что позволяет реагировать на звонок телефонного мошенника при разговоре с абонентом.
Доп. точки доступа:
Осипов, Алексей Викторович
Сапожников, А.Е.
Плешакова, Екатерина Сергеевна
Гатауллин, Сергей Тимурович


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -617916-715464)

Шифр в сводном ЭК: 9ed20cb421fc28f37a889a70ec9e380f

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽