📄Работа №50468
Тема: ВАЛИДАЦИЯ ПСИХОЭМОЦИОНАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ЛЁВХЕЙМА НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ПОЛУЧЕННЫХ ОТ ЭЛЕКТРОННОГО БРАСЛЕТА
Тип работы
Магистерская диссертация
Предмет
информационные системы
Объем:
48 листов
Год:
2018
Просмотров:
170
5550
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Перечень сокращений, символов и обозначений 3
Введение 4
1 Теоретические основы 7
1.1 Куб Лёвхейма 7
1.2 Обзор методов измерения психоэмоционального состояния 10
1.3 Обзор существующих аппаратных решений и патентный
поиск 13
2 Аппаратно-программный комплекс для регистрации электрического
сопротивления кожи 20
2.1 Реализация прототипа 21
2.2 Описание программных модулей 24
2.3. Структура выходных данных, полученных в ходе эксперимента 28
3 Сбор биометрических данных с респондентов 29
3.1 Подготовка к эксперименту 29
3. 2 Ход эксперимента 32
4 Валидация психоэмоциональной модели Левхейма 34
4.1 Метрики КГР 34
4.2 Предобработка полученных данных 37
4.3 Кросс-валидация модели в среде RapidMiner 38
Заключение 42
Список использованных источников 44
Введение 4
1 Теоретические основы 7
1.1 Куб Лёвхейма 7
1.2 Обзор методов измерения психоэмоционального состояния 10
1.3 Обзор существующих аппаратных решений и патентный
поиск 13
2 Аппаратно-программный комплекс для регистрации электрического
сопротивления кожи 20
2.1 Реализация прототипа 21
2.2 Описание программных модулей 24
2.3. Структура выходных данных, полученных в ходе эксперимента 28
3 Сбор биометрических данных с респондентов 29
3.1 Подготовка к эксперименту 29
3. 2 Ход эксперимента 32
4 Валидация психоэмоциональной модели Левхейма 34
4.1 Метрики КГР 34
4.2 Предобработка полученных данных 37
4.3 Кросс-валидация модели в среде RapidMiner 38
Заключение 42
Список использованных источников 44
📖 Введение
Результатом данной работы является найденная зависимость психоэмоциональной модели Лёвхейма и данных кожно-гальванической реакции.
В данной работе были выполнены следующие задачи:
1. Разработан прототип браслета на базе платформы Arduino модель Leonardo R3;
2. Разработаны программные модули для регистрации данных с прототипа электронного браслета;
3. Собраны данные по 3 базовым эмоциям (отвращение, страх, грусть). Число респондентов составило 99 человек;
4. Полученные данные представлены в виде численных метрик.
5. Проведена кросс-корреляция модели Левхейма.
В результате выполнения поставленных задач была получена зависимость нейромедиатора норадреналин и данных КГР, представленных в виде численных метрик, методами машинного обучения.
Полученные результаты позволяют полагать, что психоэмоциональная модель Левхейма верная, и последующие исследования в данной области могут быть продолжены на основе данной модели.
Полное подтверждение психоэмоциональной модели Левхейма возможно лишь на основе данных полученных инвазивном способом.
Рассмотренный подход определения уровня нейромедиатора
норадреналин на основе данных от портативных устройств, таких как умный браслет, может быть применен в различных областях: в нейромаркетинге, медицине, психологии и сфере образования.
В данной работе были выполнены следующие задачи:
1. Разработан прототип браслета на базе платформы Arduino модель Leonardo R3;
2. Разработаны программные модули для регистрации данных с прототипа электронного браслета;
3. Собраны данные по 3 базовым эмоциям (отвращение, страх, грусть). Число респондентов составило 99 человек;
4. Полученные данные представлены в виде численных метрик.
5. Проведена кросс-корреляция модели Левхейма.
В результате выполнения поставленных задач была получена зависимость нейромедиатора норадреналин и данных КГР, представленных в виде численных метрик, методами машинного обучения.
Полученные результаты позволяют полагать, что психоэмоциональная модель Левхейма верная, и последующие исследования в данной области могут быть продолжены на основе данной модели.
Полное подтверждение психоэмоциональной модели Левхейма возможно лишь на основе данных полученных инвазивном способом.
Рассмотренный подход определения уровня нейромедиатора
норадреналин на основе данных от портативных устройств, таких как умный браслет, может быть применен в различных областях: в нейромаркетинге, медицине, психологии и сфере образования.
✅ Заключение
Во время проведения эксперимента все данные были промаркированы согласно приведенной выше таблице. Для видеоролика вызывающий эмоции грусти соответствует повышенный уровень норадреналина, который мы обозначаем 1, при низких уровнях серотонина и дофамина, которые 39
обозначаем 0. Данные регистрируемые во время просмотра видеороликов вызывающие эмоции отвращения и эмоции страха также были промаркированы согласно приведенной таблицей выше.
Результаты кросс-валидации модели (возможность предсказать уровни нейромедиаторов на данных получаемых с прототипа электронного браслета) приведены в таблице 3.
Вероятность определения серотонина — 28.57%, дофамина — 46.98%. Низкие показатели свидетельствуют об отсутствии прямой зависимости между значениями КГР и двумя нейромедиаторами.
Вероятность определения уровня норадреналина (повышенный / пониженный уровень) — 84.85%. Согласно значению данного показателя можно утверждать о существовании зависимости между значением кожно-гальванической реакцией и уровнем норадреналина.
На данной выборке и в данной задаче наибольшую эффективность показал алгоритм Deep learning. В таблице 4 приведен результат сравнения работы трех алгоритмов по определению уровня норадреналина.
обозначаем 0. Данные регистрируемые во время просмотра видеороликов вызывающие эмоции отвращения и эмоции страха также были промаркированы согласно приведенной таблицей выше.
Результаты кросс-валидации модели (возможность предсказать уровни нейромедиаторов на данных получаемых с прототипа электронного браслета) приведены в таблице 3.
Вероятность определения серотонина — 28.57%, дофамина — 46.98%. Низкие показатели свидетельствуют об отсутствии прямой зависимости между значениями КГР и двумя нейромедиаторами.
Вероятность определения уровня норадреналина (повышенный / пониженный уровень) — 84.85%. Согласно значению данного показателя можно утверждать о существовании зависимости между значением кожно-гальванической реакцией и уровнем норадреналина.
На данной выборке и в данной задаче наибольшую эффективность показал алгоритм Deep learning. В таблице 4 приведен результат сравнения работы трех алгоритмов по определению уровня норадреналина.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.