دوره 22، شماره 1 - ( بهار 1399 )                   جلد 22 شماره 1 صفحات 81-92 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Haratiannezhadi A, Setayeshi S, Hatami J. Design an intelligent system based on a computational cognitive model using attention network task. Advances in Cognitive Sciences. 2020; 22 (1) :81-92
URL: http://icssjournal.ir/article-1-928-fa.html
هراتیان نژادی آزاده، ستایشی سعید، حاتمی جواد. طراحی یک ماشین هوشمند مبتنی بر مدل‌سازی شناختی با استفاده از تکلیف شبکۀ توجه. تازه های علوم شناختی. 1399; 22 (1) :81-92

URL: http://icssjournal.ir/article-1-928-fa.html


1- دانشجوی دکتری مدل‌سازی شناختی، موسسه آموزش عالی علوم شناختی، تهران، ایران
2- دانشیار فیزیک، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران
3- دانشیار روان‌شناسی، موسسه آموزش عالی علوم شناختی، تهران، ایران
چکیده:   (960 مشاهده)
مقدمه: توجه دروازۀ یادگیری و یکی از منابع قابلِ‌پردازش است که مدل‌سازیِ شناختی آن به درک و استفادۀ بهتر از آن کمک می‌کند. هدف از این پژوهش ایجاد مدلی هوشمند با کارایی بسیار برای دسته‌بندی سطوح مختلف توجه بود.
روش کار: ایجاد مدل شناختیِ توجه با استفاده از نتایج تکلیف شبکۀ توجه و امواج مغزی انجام گرفت. به این منظور، با استفاده از روش‌های مختلفِ یادگیریِ ماشین، به ایجاد مدلی از توجه پرداخته ‌شد. در این پژوهش، جامعۀ آماری شامل 92 فرد بزرگسال داوطلب بود که به‌ صورت تصادفی انتخاب شده و پرسشنامه DASS-21 را برای انتخاب اولیه انجام دادند. سپس بر اساس نتایج، از 31 نفر بیماری که افسردگی و اضطراب نداشتند و واجد شرایط بودند، برای مرحلۀ نهایی دعوت به ‌عمل آمد. در حین تکلیفِ شبکۀ توجه، با استفاده از سیستم واسط کاربری مغز، از شرکتکنندگان سیگنال مغزی گرفته شد و مدلی از سطوح مختلف با استفاده از سیگنال‌های مختلف، زمان واکنش و درستی جواب شرکت‌کننده ایجاد گردید.
یافته‌ها: داده‌ها با روش‌های دسته‌بندیِ یادگیریِ ماشین‌های مختلفی مانندِ ماشین بُردارهای پشتیبان (SVM) و K نزدیک‌ترین همسایگی (KNN) و آدابوست (Adaboost) بررسی شد و مدلی که کمترین خطای دسته‌بندی را داشت برگزیده شد. این دسته‌بندی‌ها، به ‌ترتیب با نرخ دسته‌بندیِ 60 و100 و 94 درصد، در مورد دسته‌بندیِ الگوهای شناختیِ «توجه»، توانایی‌های مختلفی را برای این مجموعه از داده‌ها نشان داد.
نتیجه‌گیری: بر اساس نتایج دقت دسته­‌بندی­‌ها، مدل مناسب انتخاب شد و دسته‌بندی KNN از نظر تعمیم‌­پذیری و تخمین داده‌­های آزمون دقت بهتری از بقیه مدل­‌های انتخاب شده در این پژوهش را نشان داده است. برای این نوع از مدل‌های شناختی که در آن امکان جمع‌آوریِ حجم کمتری داده وجود دارد نیز مدل مناسب تلقی می‌شود.

متن کامل [PDF 1614 kb]   (196 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي اصیل | موضوع مقاله: مدل سازی شناختی، پردازش سیگنال و تصویربرداری مغز
دریافت: 1398/4/25 | پذیرش: 1398/9/7 | انتشار: 1399/3/21

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


کلیه حقوق این وب سایت متعلق به تازه های علوم شناختی می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2020 All Rights Reserved | Advances in Cognitive Science

Designed & Developed by : Yektaweb