350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №8 за 2014 г.
Статья в номере:
Метод увеличения скорости передачи информации по нейрокомпьютерному интерфейсу на основе оценки частот встречаемости последовательности символов в командах
Ключевые слова: нейро-компьютерный интерфейс оптимизация
Авторы:
Я. А. Туровский - к.м.н., доцент, кафедра «Цифровые технологии», руководитель лаборатории «Информационные технологии в медицине», Воронежский государственный университет. E-mail: yaroslav_turovsk@mail.ru С. Д. Кургалин - д.ф.-м.н., зав. кафедрой «Цифровые технологии», Воронежский государственный университет. E-mail: kurgalin@bk.ru
Аннотация:
Представлен метод оптимизации НКИ, в основу которого положен принцип предсказания последовательности символов для формирования цепочек команд пользователя на основе подсчета частот выбора тех или иных решений. Для формирования команд управления манипулятором, самоходным шасси, курсором на экране монитора и т.п. использовались искусственно сформированные «алфавиты» и алфавиты стандартных символов (букв). Преимуществом разработанного метода является гибкость в индивидуальных настройках НКИ применительно к конкретному пользователю и большие потенциальные возможности увеличения скорости работы НКИ. Отмечено, что предлагаемая оптимизация НКИ дает максимальный эффект при небольшом числе (3-4) символов в подаваемой команде, которые могут следовать за уже набранным (введенным). Показана возможность применения метода для устройств-эффекторов, использующих в качестве управляемых величин «количественные» переменные типа координат в 2- или 3-мерном пространстве.
Страницы: 51-58
Список источников

  1. GarciaG.HighfrequencySSVEPsforBCIapplications // Computer-HumanInteraction. April 2008.Florence, Italy. 2008.
  2. Основы психофизиологии: Учебник / Отв. ред. Ю.И. Александров. М.: ИНФРА-М.1997. 349 с.
  3. Farwell L.A., Donchin E. Talking off the top of your head: towards mental prosthesis utilizing event-related brain potentials // Electroenceph. Clin. Neurophysiol. 1988. V. 70. P. 510-523.
  4. Gao X., Xu D., Cheng M., et al. A BCI-Based Environmental Controller for the Motion- Disabled // IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2003. V. 11. № 2. P. 137-140.
  5. Судаков К.В., Баич М. (ред.) Системныемеханизмыповедения. М.: Медицина. 1990. 240 с.
  6. Васильев А.Н., Тархов Д.А. Нейросетевые алгоритмы математического моделирования процессов и явлений в сложных системах на вычислительных комплексах сверхвысокой производительности // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 2.
  7. Савельев А.В. Расширение понятие нейрокомпьютера и нейрокомпонента // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 7.