Система аналізу м’язової активності на базі машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorОвчаренко, Ганна Романівна
dc.contributor.authorГанноченко, Дар'я Ярославівна
dc.date.accessioned2021-09-08T09:20:33Z
dc.date.available2021-09-08T09:20:33Z
dc.date.issued2021-06
dc.description.abstractenThe volume of the thesis is 62 pages, the number of illustrations - 19, tables - 16, appendices - 1, sources on the list of references - 40. The electromyogram analysis system can be used in several areas, in particular in the diagnosis of pathology and rehabilitation of the nervous system after severe injuries, to control a mechanical prosthesis or robot at work and to study the bioelectricity of animals. The relevance of the thesis is to develop an artificial neural network as a system of electromyogram analysis and study the features of use, possible advantages and disadvantages of this form. The paper constructs an artificial neural boundary, which is the object of scientific research. The subject of the study is the features of the neural network architecture for the analysis of the bioelectric signal. The purpose of the work is a system of analysis of bioelectrical signals. To achieve this goal, the following research objectives were identified: – to analyze literary sources; – search for a database for training an artificial neural network; – design of an artificial neural network; – training and analysis of the results of the artificial neural network. An artificial neural network of the convolutional type of U-time architecture was designed and trained in the work. Programming language for implementation - Python, Colab Research isused as environment.uk
dc.description.abstractukОбсяг дипломної роботи складає 62 сторінки, кількість ілюстрацій – 19, таблиць – 16, додатків – 1, джерел за переліком посилань – 40. Систему аналізу електроміограми може бути використано в декількох галузях, зокрема при діагностиці патології та реабілітації нервової системи після важких травм, для керування механічним протезом чи роботом на виробництві та для досліджень біоелектрики тварин. Актуальність дипломної роботи полягає урозробці штучної нейронної мережі як системи аналізу електроміограми та дослідженні особливостей використання, можливих переваг та недоліків такої форми. В роботі побудовано штучну нейронну межу, що є об’єктом наукового дослідження. Предметом дослідження є особливості архітектури нейронної мережі для аналізу біоелектричного сигналу. Метою роботи є система аналізу біоелектросигналів. Для досягнення поставленої мети, були визначені наступні завдання дослідження: – провести аналіз літературних джерел; – виконати пошук бази даних для навчання штучної нейронної мережі; – проектування штучної нейронної мережі; – навчання та аналіз результатів роботи штучної нейронної мережі. У роботі було розроблено спроектовано та навчено штучну нейронну мережу згорткового типу архітектури U-time. Мова програмування для реалізації – Python, середовище виконання Colab Research.uk
dc.format.page62 с.uk
dc.identifier.citationГанноченко, Д. Я. Система аналізу м’язової активності на базі машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 163 Біомедична інженерія / Ганноченко Дар'я Ярославівна. – Київ, 2021. – 62 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/43621
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectелектроміограмаuk
dc.subjectЕМГuk
dc.subjectштучна нейронна мережаuk
dc.subjectU-Timeuk
dc.subjectelectromyogramuk
dc.subjectEMGuk
dc.subjectartificial neural networkuk
dc.titleСистема аналізу м’язової активності на базі машинного навчанняuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Gannochenko_bakalavr.docx
Розмір:
3.89 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (БМІ)
Бакалаврські роботи