Розглядається задача машинного навчання системи керування протезом кисті руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів. Задача розв’язується у рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу даних, яка базується на максимізації інформаційної спроможності системи у процесі її машинного навчання. Розроблений інформаційно-екстремальний метод машинного навчання системи керування протезом кінцівки руки на відміну від нейроподібних структур розроблено у рамках функціонального підходу до моделювання когнітивних процесів природного інтелекту при формуванні та прийнятті класифікаційних рішень. У результаті запропонований метод набуває властивості адаптивності до довільних умов формування навчальної матриці та гнучкості при перенавчанні системи через розширення алфавіту класів розпізнавання. Крім того, вирішальні
правила, побудовані за отриманими у процесі інформаційно-екстремального машинного навчання оптимальними в інформаційному розумінні геометричними параметрами контейнерів класів розпізнавання, характеризуються високою оперативністю, що є важливим показником функціональної ефективності когнітивно керованого протезу.
Відмінність розробленого методу від відомих методів інформаційно-екстремального машинного навчання полягає у застосуванні розрідженої навчальної матриці, що дозволяє суттєво зменшити ступінь перетину класів розпізнавання у просторі ознак. За результатами комп’ютерного моделювання доведено, що використання розрідженої навчальної матриці, отриманої за результатами оптимізації рівня квантування електроміографічних біосигналів для алфавіту трьох класів розпізнавання, дозволяє підвищити повну ймовірність правильного прийняття класифікаційних рішень майже у п’ять разів порівняно з нерозрідженою навчальною матрицею, що гарантує прийняття у робочому режимі високодостовірних класифікаційних рішень.In the article is considered the problem of machine learning of the hand prosthesis control system with a non-invasive
biosignal reading system The task is solved within the framework of information-extreme intelligent technology of data
analysis, which is based on maximizing of the information capacity of the system in the process of its machine learning.
The method was developed in contrast to neuro-like structures within the framework of a functional approach of modeling
the cognitive processes of the natural intelligence to form and make classification decisions. As a result, the proposed
method acquires the properties of adaptability to intersecting classes in the space of recognition features and flexibility
when retraining the system through the expansion of the recognition class alphabet. In addition, the decisive rules, built
according to the information-extreme machine learning optimal geometric parameters of the recognition class containers,
are characterized by high efficiency, which is an important indicator of the functional efficiency of a cognitively controlled
prosthesis. The difference between the developed method and the known methods of information-extreme machine learning
is the use of a sparse learning matrix, which allows to significantly reduce the degree of intersection of recognition classes
in the space of features. According to the results of computer simulations, it is proved that the use of a sparse learning
matrix, obtained as a result of the optimization of the quantization level of electromyographic biosignals for the alphabet
of three recognition classes, allows to increase the full probability of making correct classification decisions by almost
five times in comparison with a non-sparse learning matrix, which guarantees the adoption of highly reliable classification
decisions in the working mode
