تحسين أداء أنظمة التصور الحركي باستخدام مصنفات هجينة (مجلة جامعة حماة, 2024)
تلقى أنظمة التصور الحركي في واجهة الدماغ والحاسوب BCI-MI (Brain Computer Interface- Motor Imagery) اهتماماً كبيراً من الباحثين في الفترة الأخيرة, وخاصةً تلك المبنية على مخطط كهربائية الدماغ EEG (Electroencephalography), حيث يتم تسجيل إشارات الدماغ EEG أثناء تخيل حركة معينة كتخيل تحريك اليد اليمنى, والتعرف عليها باستخدام أحد المصنفات, وقد تنوعت عمليات المعالجة الأولية والمصنفات المستخدمة في عملية التعرف هذه, ولكن حتى يومنا هذا لم ترق هذه الأنظمة إلى الدقة الكافية لتنفيذها عملياً, حيث تختلف دقة الأنظمة المتوفرة عند تجريبها على مجموعات بيانات مختلفة, إضافة إلى مجال خطأ كبير نسبياً.نقترح في هذه البحث نظام هجين للتعرف على التصورات الحركية باستخدام مخطط كهربائية الدماغ EEG, وبالاعتماد على مصنفات تكديس هجينة كل منها مكون من عدة مصنفات فرعية, مع استخدام النمط المكاني المشترك متعدد المرشحات FBCSP (Filter Bank Common Spatial Pattern) في المعالجة الأولية للإشارة, حيث تم الوصول لنسب تعرف 83.03%, 88.70%, 89.37% على مجموعات البيانات IV2b, IV2a, AlexMI على التوالي باستخدام المصنفات المقترحة.
Keywords: الذكاء الاصطناعي; مصنف هجين; تجميع المصنفات; واجهة الدماغ والحاسوب; مخطط كهربائية الدماغ; النمط المكاني المشترك متعدد الفلاتر; مصنف الغابة العشوائية; آلة متجه الدعم; خوارزمية الجار الأقرب; مصنف الانحدار اللوجستي