IТ-диагностика болезни Паркинсона на основе анализа голосовых маркеров и машинного обучения

The results of studying the parameters of the spectra of speech signals by machine learning with the use of neural networks are presented. This study was carried out in order to confirm experimentally the possibility of performing an assessment of these parameters for the detection of Parkinson’s disease in the early stages (IT diagnostics). During the study, the public database was used, which systematized the spectra of vowel sounds uttered by patients with Parkinson’s disease. The applied method is binary data classification. In the course of the study, the speech data spectrum was first preprocessed, which consisted of filtering it in order to remove its noise components and eliminate bursts and gaps in it. Then the parameters of the processed spectrum of speech data were determined: average value, maximum and minimum, peak, wavelet coefficients, MFCC and TQWT. After that, the object was selected using the PCA algorithm. The model was trained using the Knn and Random Forest algorithms, as well as the Bayesian neural network. The Bayesian optimization algorithm and the GridSearch method were used to find the best model hyperparameters. It has been established that when using Knn, Random Forest and Bayesian neural network, it is possible to increase the accuracy of recognition of Parkinson’s disease by 94.7; 88.16 and 74.74 %, respectively. A similar study by other scientists showed that the recognition accuracy of data sets was only 86 %

Моделирование сети IoT «Умный дом» с принятием решений на основе платформы MajorDoMo

The purpose of the article is to model a smart home with decision-making and the use of the MajorDoMo IoT platform instead of a cloud platform. The main features of the article are: modeling of the IoT network for controlling the control unit on the MajorDoMo platform, the use of the MajorDoMo IoT platform in the Windows system for making decisions when controlling household appliances (fan or air conditioner) based on the tempe rature and humidity values received from a smartphone modeling sensors, transmitting the results of controlled data to the user's home page. The structure of the MajorDoMo platform is given, its functions are described, and commands for decision support are considered. The use of product rules is proposed as a decision-making model. An example of such a description for data regulation by the household appliances is given. The user can log into the IoT network and view changes in temperature and humidity in real time, as well as check the regulation of the equipment. The possibilities of the PHP language for the implementation of the control process are presented, in which the household device begins to adjust the parameters when the environmental monitoring system detects that the corresponding data exceeds the set threshold

IТ-диагностика болезни Паркинсона на основе анализа голосовых маркеров и машинного обучения

The results of studying the parameters of the spectra of speech signals by machine learning with the use of neural networks are presented. This study was carried out in order to confirm experimentally the possibility of performing an assessment of these parameters for the detection of Parkinson’s disease in the early stages (IT diagnostics). During the study, the public database was used, which systematized the spectra of vowel sounds uttered by patients with Parkinson’s disease. The applied method is binary data classification. In the course of the study, the speech data spectrum was first preprocessed, which consisted of filtering it in order to remove its noise components and eliminate bursts and gaps in it. Then the parameters of the processed spectrum of speech data were determined: average value, maximum and minimum, peak, wavelet coefficients, MFCC and TQWT. After that, the object was selected using the PCA algorithm. The model was trained using the Knn and Random Forest algorithms, as well as the Bayesian neural network. The Bayesian optimization algorithm and the GridSearch method were used to find the best model hyperparameters. It has been established that when using Knn, Random Forest and Bayesian neural network, it is possible to increase the accuracy of recognition of Parkinson’s disease by 94.7; 88.16 and 74.74 %, respectively. A similar study by other scientists showed that the recognition accuracy of data sets was only 86 %.Представлены результаты исследования параметров спектров речевых сигналов с помощью машинного обучения с применением нейронных сетей, проведенного в целях экспериментального подтверждения возможности выполнения оценки этих параметров для выявления болезни Паркинсона на ранних стадиях (IТ-диагностика). В ходе исследования использовали общедоступную базу данных, в которой систематизированы спектры гласных звуков, произнесенных пациентами с болезнью Паркинсона. Примененный метод – бинарная классификация данных. Сначала выполняли предварительную обработку спектра речевых данных, состоявшую в его фильтрации, для удаления из него шумов и устранения присутствующих в нем всплесков и пробелов. Затем определяли параметры обработанного спектра речевых данных: среднее значение, максимум, минимум, пик, вейвлет-коэффициенты, MFCC и TQWT. После этого выбирали объект с помощью алгоритма PCA. Для обучения модели использовали алгоритмы Knn и Random Forest и нейронной сети Байеса. Для нахождения наилучших гиперпараметров модели применяли алгоритм оптимизации Байеса и метод GridSearch. Установлено, что при использовании Knn, Random Forest и нейронной сети Байеса можно обеспечить увеличение точности распознавания болезни Паркинсона на 94,7; 88,16 и 74,74 % соответственно. Аналогичное исследование, проведенное другими учеными, показало, что точность распознавания наборов данных составила всего 86 %

Использование машинного обучения для распознавания болезни Альцгеймера на основе транскрипционной информации

The purpose of this article is to perform analytical and prognostic studies on the recognition of Alzheimer’s disease based on decoded text speech data using machine learning algorithms. The data used in this article is taken from the ADReSS 2020 Challenge program, which contains speech data from patients with Alzheimer’s disease and healthy people. The problem under study is a binary classification problem. First, the full texts of the interviewees were extracted from the transcribed texts of the speech data. This was followed by training the model based on vectorized text features using a random forest classifier, in which the authors used the GridSearchCV method to optimize hyperparameters. The classification accuracy of the model reached 85.2 %

Распознавание голоса с использованием свёрточной нейронной сети

The article presents an approach, methodology, the software system based on a machine learning technologies for convolutional neural network and its use for voice (cough) recognition. Tasks of article are receiving evaluating a voice detection system with deep learning, the use of a convolutional neural network and Python language for patients with cough. The convolutional neural network has been developed, trained and tested using various datasets and Python libraries. Unlike the existing modern works related to this area, proposed system was evaluated using a real set of environmental sound data, and not only on filtered or separated voice audio tracks. The final compiled model showed a relatively high average accuracy of 85.37 %. Thus, the system is able to detect the sound of a voice in a crowded public place, and there is no need for a sound separation phase for prprocessing, as other modern systems require. Several volunteers recorded their voice sounds using microphones of their smartphones, and it was guaranteed that they would test their voices in public places to make noise, in addition to some audio files that were uploaded online. The results showed an average recognition accuracy – of 85.37 %, a minimum accuracy – of 78.8 % and a record – of 91.9 %

Организация интернет маркетинга с использованием интеллектуальных и блокчейн технологий

The purpose of this work is to analyze methods, approaches, technologies, and means of Internet marketing (IM), using both known technologies and developing new ones: intellectual and blockchain. The objectives of the analysis are to identify trends in the development of Internet marketing in the digital economy with the use of intelligent and blockchain technologies, and to develop new structural solutions.The analysis of the use of intelligent technologies in marketing activities (MA) using cloud computing (CC) is carried out and its features are determined. Proposals have developed for improving Internet marketing in an integrated environment (traditional network and cloud one) using intelligent and blockchain technologies. It is proposed to develop IA on the basis of a family of intelligent agents for building intelligent marketing information systems (IMIS). The use of blockchain technology in IM for controlling resources and marketing operations is shown. A new concept for the development of IM and IIMS is presented, on the basis of which approaches to the organization of IMIS for communication between enterprises, research institutes and universities are developed. The structure of an intelligent portal based on multi-agent technology that unites developers and consumers of startups has been developed. Blockchain technology is used to control and guarantee the authorship of startups and signed contracts.As IM development trend, the development of models for joint activity of intelligent agents in the cloud environment to support decision-making using blockchain technology to legally secure the authorship of innovations is proposed. There are two areas of development of intelligent marketing systems: adaptation in digital markets and support for innovative activities with the consolidation of contracts based on blockchain technology.Целью данной работы является анализ методов, подходов, технологий, средств интернет маркетинга (ИМ), использование как известных технологий, так и развития новых: интеллектуальных и блокчейн. Задачами работы анализ и являются выявление тенденций развития интернет маркетинга в цифровой экономике с использования интеллектуальных и блокчейн технологий, разработки новых структурных решений.Проведен анализ применения интеллектуальных технологий в маркетинговой деятельности (МД) с использованием облачных вычислений (ОВ) и определены ее особенности. Разработаны предложения по совершенствованию интернет маркетинга (ИМ) в интегрированной среде (традиционной сетевой и облачной) с применением интеллектуальных и блокчейн технологий. Предложено развитие ИМ на базе семейства интеллектуальных агентов для построения интеллектуальных маркетинговых информационных систем (ИМИС). Показано использование технологии блокчейн в ИМ для контроля ресурсов, маркетинговых операций. Приведена новая концепция развития ИМ и ИИМС, на базе которой разработаны подходы к организации ИМИС для связи предприятий, научных институтов и университетов. Разработана структура интеллектуального портала на базе многоагентной технологии, объединяющей разработчиков и потребителей стартапов. Для контроля и гарантированного закрепления авторства стартапов, заключения контрактов используется блокчейн технология.В качестве тенденции развития ИМ предлагается разработка моделей совместной деятельности интеллектуальных агентов в облачной среде для проддержки принятия решений с использованием технологии блокчейн для юридического закрепления авторства инноваций. Выделены два направления развития интеллектуальных маркетинговых систем: адаптация на цифровых рынках и поддержка инновационной деятельности с закреплением контрактов на базе технологии блокчейн

Proposed system architecture for cough detection

In report propose system making classifications and detect cough sounds. It realizes four main stages after selecting the sound classification data: extracting the features from audio files, model generation, training neuron network and testing on volunteers

НАУЧНОЕ НАСЛЕДИЕ ЧЛЕНА-КОРРЕСПОНДЕНТА Г.В. РИМСКОГО

Four periods of research activity of professor G.V. Rimskiy in 1960–2000 are presented. The main research results of these periods are shown.Представлена научная деятельность профессора Г.В. Римского с 1960 по 2000 г., разделенная на четыре периода. Приведены основные научные результаты этих периодов

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ И БЛОКЧЕЙН ТЕХНОЛОГИЙ В ИНФОРМАЦИОННОМ УПРАВЛЕНИИ

The aim of this work is the analysis of methods, approaches, technologies, means of information management (IM), using both conventional technologies and adding new intellectual and block chain. Trends in the use of intelligent technologies in information management are given. The developments in the field of intelligent agents based on semantic web, web-services and semantic web-services, the use of cloud computing (CC) are shown. The main ideas of semantic technologies, in which a page of the semantic network contains information in two languages: the natural and special, understood only by intelligent software agents (IA) are discussed.The use of block chain technology for the control of various material and non-material assets are done. Technically, the block chain technology is another application layer on top of the stack of the Internet protocols and can be integrated with the semantic level. The use of intelligent technologies in the information management in the cloud area with the work of IA. The intelligent web (web 3.0), which became the next stage in the development of the Internet is discussed. It forms the semantics on the ontology dase, creating new opportunities for IA to perform various user requests. Analyzes the major developments in the field of intellectualization of IM, and the main tendencies of their development. The result was a list of criteria and their values, which must meet an intelligent system for IM.As trends in the development of IM is considered the improvement of models and methods of joint activity of IA in the cloud area using block chain technology. Three directions of development of intellectual control system are proposed. As the development of information management proposed the creation of an instrumental platform based on multi agent approach, integrating semantic and block chain technology in the cloud area.Целью данной работы является анализ методов, подходов, технологий, средств информационного управления (ИУ), использование как известных технологий так и добавление новых: интеллектуальных и блокчейн. Приведены тенденции использования интеллектуальных технологий в информационном управлении. Выделены разработки в области интеллектуальных агентов на основе семантик-веб, веб-сервисов и семантических веб-сервисов, использование облачных вычислений (ОВ). Обсуждены основные идеи семантических технологий, в которых страницы семантической сети содержит информацию на двух языках: естественном и специальном, понятном только интеллектуальным программам-агентам, (ИА).Рассмотрено использование технологии блокчейн для управления различными материальными и не материальными активами. Технически блокчейн-технология представляет собой еще один прикладной уровень, работающий поверх стека интернет-протоколов и может интегрироваться с семантическим уровнем. Рассмотренo использованиe интеллектуальных технологий в информационном управлении в облачной среде и работой ИА. Обсуждена интеллектуальная сеть (веб 3.0), которая становится очередным этапом развития Интернета. В ней онтология формирует семантику, создавая новые возможности для ИА выполнять различные запросы пользователей. Проанализированы основные разработки в области интеллектуализации ИУ и рассмотрены основные тенденции их развития. В результате этого был определен перечень критериев и их значений, которым должна удовлетворять интеллектуальная система для ИУ.В качестве тенденции развития ИУ рассмотрено совершенствование методов и моделей совместной деятельности ИА в облачной среде с использованием технологии блокчейн. Выделены три направления развития интеллектуальных систем управления. В качестве развития информационного управления предложено создание инструментальной платформы на базе многоагентного подхода, интеграции семантических и блокчейн технологий в облачной среде

РАЗВИТИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОБЛАЧНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

The human intelligenсe (HI) simulation problems and the development directions of intelligence technologies are analyzed. Artificial intelligence restrictions in compare with HI are shown. The future integrated intelligence systems will be based on advanced technologies of human intelligence. If currently there is no silicon realization of HI memory and its processing, the elements of such realization may be executed with use of clouding technologies. The particularities of cloud computing are given and its implementation for the development of the modern intelligent management are considered.Анализируются проблемы моделирования естественного интеллекта и направления развития интеллектуальных технологий управления. Показываются ограничения искусственного интеллекта по сравнению с естественным. Будущие интегрированные интеллектуальные системы будут базироваться на продвинутых технологиях естественного интеллекта. Пока нет аналога памяти естественного интеллекта и ее обработчика в кремнии, их можно частично реализовать с использованием облачных технологий. Приводятся особенности облачных вычислений и рассматривается их применение для развития интеллектуального управления