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Automatically Generated Data Mining Tools for Complex System Operator's Condition Detection Using Non-Contact Vital Sensing
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Outils d'exploration de données générés automatiquement pour la détection de l'état de l'opérateur de systèmes complexes à l'aide de la détection vitale sans contact

Shakhnaz AKHMEDOVA, Vladimir STANOVOV, Sophia VISHNEVSKAYA, Chiori MIYAJIMA, Yukihiro KAMIYA

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Résumé:

Cette étude se concentre sur la détection automatisée de la condition d'un opérateur de système complexe. Par exemple, dans cette étude, la réaction d'une personne lorsqu'elle écoutait de la musique (ou ne l'écoutait pas du tout) a été déterminée. À cette fin, divers outils d’exploration de données bien connus ainsi que ceux développés par les auteurs ont été utilisés. Pour être plus précis, les techniques suivantes ont été développées et appliquées aux problèmes mentionnés : les réseaux de neurones artificiels et les classificateurs flous basés sur des règles. Les réseaux de neurones ont été générés par deux modifications de l'algorithme Differential Evolution basé sur les schémas NSGA et MOEA/D, proposés pour résoudre des problèmes d'optimisation multi-objectifs. Les systèmes de logique floue ont été générés par l'algorithme basé sur la population appelé Co-Operation of Biology Related Algorithms ou COBRA. Cependant, l'état de chaque personne a d'abord été surveillé. Ainsi, les bases de données sur les problèmes décrits dans cette étude ont été obtenues en utilisant des capteurs Doppler sans contact. Les résultats expérimentaux ont démontré que les réseaux neuronaux générés automatiquement et les classificateurs flous basés sur des règles peuvent déterminer correctement la condition et la réaction humaines. En outre, les approches proposées ont surpassé les outils alternatifs d’exploration de données. Cependant, il a été établi que les classificateurs flous basés sur des règles sont plus précis et interprétables que les réseaux de neurones. Ainsi, ils peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes plus complexes liés à la détection automatisée de l’état d’un opérateur.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E104-B No.6 pp.571-579
Date de publication
2021/06/01
Publicisé
2020/12/24
ISSN en ligne
1745-1345
DOI
10.1587/transcom.2020HMI0001
Type de manuscrit
Special Section INVITED PAPER (Special Section on Information and Communication Technology for Medical, Healthcare and Welfare Applications in Conjunction with Main Topics of ISMICT 2020)
Catégories
Systèmes de navigation, de guidage et de contrôle

Auteurs

Shakhnaz AKHMEDOVA
  Reshetnev Siberian State University of Science and Technology
Vladimir STANOVOV
  Reshetnev Siberian State University of Science and Technology
Sophia VISHNEVSKAYA
  Reshetnev Siberian State University of Science and Technology
Chiori MIYAJIMA
  Aichi Prefectural University
Yukihiro KAMIYA
  Aichi Prefectural University

Mots-clés

Table des matières