Аналіз редукції діагностичних моделей окорухової системи у психофізіологічних дослідженнях

Анотація

Досліджуються можливості редукції інформаційних моделей око-рухової системи людини, що побудовані на основі даних експериментів з айтрекінгу у форматі «вхід–вихід». Застосовуються інтегральні моделі Вольтерри другого порядку, які дозволяють враховувати динамічні та нелінійні властивості досліджуваного об’єкта. Ідентифікація моделей виконується методом найменших квадратів на основі відгуків ОРС на тестові ступінчасті сигнали. Отримані багатовимірні перехідні характеристики використовуються для побудови множини просторів діагностичних ознак, зокрема простору евристичних ознак, а також просторів, що сформовані за допомогою семплінгу та вейвлет-декомпозиції. Здійснено аналіз варіативності моделей залежно від стану респондента, а також проведено редукцію моделей шляхом вибору найбільш інформативних компонент. На основі сформованих ознак виконано класифікацію психофізіологічного стану із застосуванням байєсівського класифікатора та методу опорних векторів. Ефективність класифікації оцінюється за критерієм вірогідності правильного розпізнавання з урахуванням стійкості до шумів. Представлені результати підтверджують доцільність використання квадратичних моделей для побудови діагностичних ознак в інтелектуальних технологіях оцінювання психофізіологічного стану людини.