Все выпуски

При разработке систем человеко-машинных интерфейсов актуальной является задача распознавания жестов. Для выявления наиболее эффективного метода распознавания жестов был проведен анализ различных методов машинного обучения, используемых для классификации движений на основе электромиографических сигналов мышц. Были рассмотрены такие методы, как наивный байесовский классификатор (НБК), дерево решений, случайный лес, градиентный бустинг, метод опорных векторов, метод $k$-ближайших соседей, а также ансамбли методов (НБК и дерево решений, НБК и градиентный бустинг, градиентный бустинг и дерево решений). В качестве метода получения информации о жестах была выбрана электромиография. Такое решение не требует расположения руки в поле зрения камеры и может быть использовано для распознавания движений пальцев рук. Для проверки эффективности выбранных методов распознавания жестов было разработано устройство регистрации электромиографического сигнала мышц предплечья, которое включает в себя три электрода и ЭМГ-датчик, соединенный с микрокон- троллером и блоком питания. В качестве жестов были выбраны: сжатие кулака, знак «большой палец», знак «Виктория», сжатие указательного пальца и взмах рукой справа налево. Оценка эффективности методов классификации проводилась на основе значений доли правильных ответов, точности, полноты, а также среднего значения времени работы классификатора. Данные параметры были рассчитаны для трех вариантов расположения электромиографических электродов на предплечье. По результатам тести- рования, наиболее эффективными методами являются метод $k$-ближайших соседей, случайный лес и ансамбль НБК и градиентного бустинга, средняя точность которого для трех положений электродов составила 81,55 %. Также было определено положение электродов, при котором методы машинного обучения достигают максимального значения точности распознавания. При таком положении один из дифференциальных электродов располагается на месте пересечения глубокого сгибателя пальцев и длинного сгибателя большого пальца, второй — над поверхностным сгибателем пальцев

Целью исследования являются разработка ансамблевого метода машинного обучения, обеспечивающего построение интерпретируемых прогностических моделей, и его апробация на примере прогнозирования внутригоспитальной летальности (ВГЛ) у больных инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST (ИМпST).

Проведено ретроспективное когортное исследование по данным 5446 электронных историй болезни пациентов с ИМпST, которым выполнялось чрескожное коронарное вмешательство (ЧКВ). Было выделено две группы лиц, первую изк оторых составили 335 (6,2%) больных, умерших в стационаре, вторую — 5111 (93,8%) — с благоприятным исходом лечения. Пул потенциальных предикторов был сформирован с помощью методов математической статистики. С помощью методов мультиметрической категоризации (минимизация p-value, максимизация площади под ROC-кривой-AUC и результаты анализа shap-value), деревьев решений и многофакторной логистической регрессии (МЛР) предикторы были преобразованы в факторы риска ВГЛ. Для разработки прогностических моделей ВГЛ использовали МЛР, случайный лес факторов риска (СЛФР), стохастический градиентный бустинг (XGboost), случай- ный лес, методы Adaptive boosting, Gradient Boosting, Light Gradient-Boosting Machine, Categorical Boosting (CatBoost), Explainable Boosting Machine и Stacking.

Авторами разработан метод СЛФР, который обобщает результаты прогноза модифицированных деревьев решений, выделяет факторы риска и ранжирует их по интенсивности влияния на вероятность развития неблагоприятного события. СЛФР позволяет разрабатывать модели с высоким прогностическим потенциалом (AUC = 0,908), сопоста- вимым с моделями CatBoost и Stacking (AUC: 0,904 и 0,908 соответственно). Метод СЛФР может рассматриваться в качестве важного инструмента для клинического обоснования результатов прогноза и стать основой для разработки высокоточных интерпретируемых моделей.

Решена задача оптимального управления движением мобильного объекта с внешней жесткой оболочкой вдользаданной траектории в вязкой жидкости. Рассматриваемый мобильный робот обладает свойством самопродвижения. Самопродвижение осуществляется за счет возвратнопоступательных колебаний внутренней материальной точки. Оптимальное управление движением построено на основе системы нечеткого логического вывода Сугено. Для получения базы нечетких правил предложен подход, основанный на построении деревьев решений с помощью разработанного генетического алгоритма структурно-параметрического синтеза.

Представлены результаты расчетно-теоретических исследований, связанных с оценкой эффективности и медицинского значения вакцинации противоротавирусной вакциной в Украине. Искомые показатели – генотип-специфическая эффективность вакцины, число предотвращенных острых случаев заболевания, госпитализаций, амбулаторных визитов и смертей – получены применением математического моделирования и реализацией полученной модели на компьютере в виде дерева принятия решений на основе марковской модели. Результаты моделирования показали значительный положительный эффект вакцинации по сравнению с невакцинацией при учете достаточного охвата вакциной населения Украины.

Алгоритмы декомпозиции являются методами решения NP-трудных задач дискретной оптимизации (ДО). В этой статье демонстрируется один из перспективных методов, использующих разреженность матриц, — локальной элиминационный алгоритм в параллельной интерпретации (ЛЭАП). Это алгоритм структурной из декомпозиции на основе графа, который позволяет найти решение поэтапно таким образом, что каждый последующих этапов использует результаты предыдущих этапов. В то же время ЛЭАП сильно зависит от порядка элиминации, который фактически является стадиями решения. Также в статье рассматриваются древовидный и блочный тип распараллеливания для ЛЭАП и необходимые процессы их реализации.

Рассматривается способ локализации точек Штейнера средствами MatLab в задаче Штейнера с потоком на евклидовой плоскости, когда соединяемые точки лежат в вершинах четырех-, пяти- или шестиугольника. Матрица смежности считается заданной. Метод использует способ решения трехточечной задачи Штейнера, в которой дерево Штейнера связывает три точки. Представлена визуализация най- денных решений.