Elektromiografiya Signallari Orqali Mushak Charchoqlarini Aniqlashda Sun'iy Intellekt Algoritmlarining Samaradorligini Baholash
Year: 2025
Type: conference-paper
Abstract: Annotatsiya — Mazkur maqolada sportchilarda mushak charchoqlarini baholashda elektromiografiya (EMG) biosignallarini intellektual tahlil qilish masalalari yoritilgan. EMG signallarining no-statsionar va murakkab tabiati klassik statistik usullar samaradorligini cheklaydi. Shu sababli, maqolada zamonaviy mashinali o‘qitish va chuqur o‘qitish algoritmlari (KNN, SVM, RF, XGBoost, MLP, RNN, CNN, LSTM) qo‘llanilishi hamda ularning tasniflash samaradorligi eksperimental tahlil qilingan. Tadqiqot metodologiyasi doirasida vaqt, chastota va vaqt-chastota sohalarida xususiyat ajratish (RMS, MAV, MDF, STFT, Wavelet, entropiya) amalga oshirilgan hamda ularning integratsiyasi asosida model samaradorligi aniqlik (precision), qamrov (recall) va F1-mezonlar orqali baholangan. Natijalar shuni ko‘rsatadiki, Multilayer Perceptron (MLP) arxitekturasi EMG signallarida mushak charchog‘ini tasniflashda eng yuqori aniqlik va barqarorlik ko‘rsatkichlariga (F1 ≈ 0.96) erishdi. Ushbu yondashuv real vaqtli monitoring, sport tibbiyoti, reabilitatsiya va biometrik autentifikatsiya sohalarida amaliy ahamiyat kasb etishi mumkin. Shuningdek, maqola intellektual algoritmlarning afzalliklari, cheklovlari va parallel hisoblash infratuzilmalarida ularni implementatsiya qilish istiqbollari haqida ilmiy-texnik tahlilni taqdim etadi.
Institution: Tashkent University of Information Technology
Language: Uzbek
Subfield: Biomedical Engineering
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7169787018