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J-GLOBAL ID：202002284451981956   整理番号：20A2770730

コンテンツ適応ニューラルネットワーク法はユーザの状態を原因とする【JST・京大機械翻訳】

Content adaptation neural network method cause-specific the state of users

著者 (4件)： Khlivnenko L V (Department of Applied Mathematics and Mechanics, Voronezh State Technical University, 14 Moskovskiy prospekt, Voronezh, 394026, Russia) ,  Khlivnenko L V (MATTEST Engineering bureau of Individual Entrepreneur Eliseev Vladimir Vasilyevich, 6-53 G. Perkhorovicha str., Voronezh, 394086, Russia) ,  Pyatakovich F A (Department of Propedeutics of Internal Medicine and Clinical Information Technologies, Belgorod State National Research University, 85 Pobeda str., Belgorod, 308001, Russia) ,  Yakunchenko T I (Department of Propedeutics of Internal Medicine and Clinical Information Technologies, Belgorod State National Research University, 85 Pobeda str., Belgorod, 308001, Russia)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1679  号： 3  ページ： 032084 (5pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究の目的は,人間の自律神経系の活動度を認識するためのニューラルネットワーク法の利用に基づく教育内容を適応するための推奨を開発することである。意思決定のための初期データは,パルスセンサの助けを借りて得られた心臓間隔のベクトルである。自律神経系の状態を,直接伝播の2層人工ニューラルネットワークによって監視した。人工ニューラルネットワークを,勾配と確率的訓練法を結合することによって訓練した。異なる社会的および年齢群に属する人々の心臓間隔の168の記録から成る訓練セットとして,試験サンプルを用いた。自律神経系活動度を認識するための提示方法を,共有プログラミングサポート環境ラザラスを通してテストした。ネットワーク訓練の結果として,一連の重み係数値を見出し,そのために,100%の正しい認識を全試験サンプルにわたって実行した。学生の機能的状態をモニタする個人化された訓練システムは,教育内容の提示を変える。訓練負荷の間,機能状態が変化するとき,仮想エージェントは,ストレス負荷を避けるために訓練プロセスを組織化する。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 教育 ,  ベクトル ,  意思決定 ,  *ネットワーク ,  心臓 ,  *ニューラルネットワーク ,  活量 ,  自律神経系 ,  パルス ,  センサ ,  *コンテンツ
準シソーラス用語： 二層 ,  訓練システム ,  *適応ニューラルネットワーク ,  仮想エージェント , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (3件)： コンテンツ ,  適応ニューラルネットワーク ,  原因