Skip to content
DSML.KZ
Publications

Talk · Zenodo · September 25, 2025

Elektromiografiya Signallari Orqali Mushak Charchoqlarini Aniqlashda Sun'iy Intellekt Algoritmlarining Samaradorligini Baholash

Kamoliddin Shukurov, A’lokhan Kakhkharov, Shokhrukhmirzo Kholdorov

Shokhrukhmirzo Kholdorov
Open via DOI

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.

Muscle activation and electromyography studiesArtificial Intelligence in HealthcareEmotion and Mood RecognitionelectromyographyEMG signal classificationartificial intelligence

More by Shokhrukhmirzo Kholdorov