Інформаційна технологія інтелектуального аналізу психофізичних станів людини на основі нейронних мереж
Автор: Мельник Павло Іванович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні управляючі системи та технології
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Актуальність дослідження у створенні сучасних інтелектуальних систем зумовлена зростаючою потребою всебічного аналізу психофізіологічного стану людини для ефективної оцінки її функціонального стану. Об’єктом дослідження є процеси обробки психофізіологічних даних людини та їх аналіз для оцінки функціонального і психоемоційного стану. Предметом дослідження виступають методи та інформаційні технології інтелектуального аналізу психофізіологічних даних з використанням нейронних мереж для інтелектуального аналізу, класифікації та прогнозування психофізіологічних станів людини. Мета дослідження - розробка інформаційної технології інтелектуального аналізу психофізичних станів людини на основі нейронних мереж. Методи та інструменти дослідження. Методологія побудови інформаційної технології інтелектуального аналізу психофізіологічних даних ґрунтується на комплексному підході, що поєднує методи обробки біосигналів, машинного навчання та нейромережевого моделювання. Мова програмування: Python (основна), MATLAB (для сигнал-обробки на етапі досліджень). Бібліотеки машинного навчання: TensorFlow, Keras — побудова та навчання нейронних мереж; scikit-learn — попередня обробка, класифікація, аналіз метрик; NumPy, Pandas — робота з масивами та таблицями даних; Matplotlib, Seaborn, Plotly — візуалізація результатів та патернів сигналів. Результати та практичне значення результатів полягає у можливості застосування розробленої технології в медичній діагностиці, системах моніторингу працездатності операторів у критичних видах діяльності, у персональних пристроях для контролю здоров’я та рівня стресу, а також у біометричних системах ідентифікації з урахуванням психофізіологічного стану користувача. Структура роботи. Дана магістерська робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Перший розділ містить характеристику предметної області, огляд сучасних підходів та рішень, системний аналіз дослідження та сформовані вимоги до системи У другому розділі обґрунтовано методи, технології та засоби реалізації. Наведено математичне та алгоритмічне забезпечення, механізми обміну даними в системі та її концептуальне моделювання. У третьому розділі проведено опис технологій та інструментів обробки, загальну структуру програмного забезпечення, структуру бази даних та інтерфейс користувача. Експериментальна частина роботи наведена у четвертому розділі, де представлено мету та методику експериментів, тестові завдання та їх дані, результати та аналіз тестових завдань. Загальний обсяг роботи становить 113 сторінок, в тому числі 98 сторінок основного тексту, містить 18 рисунків, список використаних джерел налічує 32 найменування. Ключові слова: фізіологічні сигнали, нейронна мережа, класифікація стану, біометрія.