Система и способ формирования команд управления на основании биоэлектрических данных оператора

1. Система формирования команды управления на основании биоэлектрических данных оператора, которая содержит:
а) средство сбора, предназначенное для сбора биоэлектрических данных оператора и передачи собранных данных средству выделения характеристик;
б) средство выделения признаков, предназначенное для выделения характерных признаков из собранных биоэлектрических данных с помощью:
обученной модели выделения признаков, сформированной на основании методов машинного обучения,
совокупности правил выделения признаков;
при этом в качестве характерных признаков выступают:
спектральные характеристики,
временные характеристики,
характеристики вейвлет-преобразования;
пространственно-временные характеристики,
сочетание характеристик биоэлектрической активности разного генеза;
и передачи выделенных характеристик средству определения шаблонов действия;
в) средство определения шаблонов действия, предназначенное для определения шаблона действия по выделенным характерным признакам с помощью методов искусственного интеллекта и передачи определённого шаблона действия средству формирования команд, при этом шаблон действия представляет собой численное значение, характеризующее вероятность того, что собранные биоэлектрические данные оператора принадлежат заданному воображаемому действию оператора;
г) средство формирования команд, предназначенное для формирования команды управления внешним средством на основании определённого шаблона действия.
2. Система по п.1, в котором в качестве биоэлектрических данных выступают:
электроэнцефалограмма оператора, где электроэнцефалограмма представляет собой совокупность сигналов активности нервной системы оператора, характеризуемых временем регистрации сигнала и амплитудой сигнала (далее, ЭЭГ-сигнал),
электромиограмма оператора, где электромиограмма представляет собой совокупность сигналов активности мышечной системы оператора, характеризуемых временем регистрации сигнала и амплитудой сигнала (далее, ЭМГ-сигнал).
3. Система по п.1, в которой средство сбора дополнительно предназначено для выделения из собранных биоэлектрических данных по меньшей мере двух проб, при этом каждая проба представляет собой совокупность данных, описывающих однократное воображение движения оператора.
4. Система по п.1, в которой шаблон действия определяется с помощью двухуровневого комитета локальных классификаторов, в котором нижний уровень содержит комбинацию из по меньшей мере одного классификатора на основе машины опорных векторов и по меньшей мере одной искусственной нейронной сети, а верхний уровень содержит по меньшей мере одну искусственную нейронную сеть.
5. Система по п.4, в которой искусственная нейронная сеть верхнего уровня комитета локальных классификаторов обучается на совокупности данных, содержащем решения каждого из локальных классификаторов нижнего уровня.
6. Система по п.1, в которой дополнительно после завершения сбора биоэлектрических данных производят анализ и преобразование собранных данных для чего по меньшей мере:
применяют фильтры высоких и низких частот,
удаляют сетевые шумы, применяя, по меньшей мере, режекторные и полосные фильтры,
производят синхронизацию по временной метке,
удаляют окулографические артефакты,
удаляют миографические артефакты,
используют отфильтрованный сигнал ЭЭГ;
преобразуют ЭЭГ-сигнал по меньшей мере к среднему, взвешенному среднему монтажам, плотности источников тока, топографиям независимых компонент.
7. Система по п.1, которая дополнительно содержит средство обратной связи, предназначенное на основании определённого шаблона действия для:
формирования визуального образа упомянутого действия для отображения оператору;
имитации упомянутого действия с помощью внешних средств;
формирования визуального образа параметров биоэлектрических данных, связанных с определённым шаблоном действий;
выполнения действия иной природы, связанного с упомянутым действием.
8. Система по п.1, в которой средство выделения признаков дополнительно предназначено для применения с целью одновременного учёта признаков двухуровневого комитета локальных классификаторов, нижний уровень которого состоит из по меньшей мере двух искусственных нейронных сети и по меньшей мере двух машин опорных векторов, при этом верхний уровень состоит из искусственной нейронной сети, которая объединяет результаты классификаций нижнего уровня.
9. Способ формирования команды управления на основании биоэлектрических данных оператора, который реализуется с помощью средств из системы по п.1 и содержит этапы, на которых:
д) с помощью средства сбора собирают биоэлектрические данные оператора;
е) с помощью средства выделения признаков выделяют характерные признаки из собранных биоэлектрических данных с помощью:
обученной модели выделения признаков, сформированной на основании метода машинного обучения,
совокупности правил выделения признаков;
при этом в качестве характерных признаков выступают:
спектральные характеристики,
временные характеристики,
характеристики вейвлет-преобразования;
пространственно-временные характеристики,
сочетание характеристик биоэлектрической активности разного генеза;
ж) с помощью средства определения шаблонов действия определяют шаблон действия по выделенным характерным признакам с помощью метода искусственного интеллекта, при этом шаблон действия представляет собой численное значение, характеризующее вероятность того, что собранные биоэлектрические данные оператора принадлежат заданному воображаемому действию оператора;
з) с помощью средства формирования команда формируют команду управления внешним средством на основании определённого шаблона действия.
10. Способ по п.9, по которому в качестве биоэлектрических данных выступают:
электроэнцефалограмма оператора, где электроэнцефалограмма представляет собой совокупность сигналов активности нервной системы оператора, характеризуемых временем регистрации сигнала и амплитудой сигнала (далее, ЭЭГ-сигнал),
электромиограмма оператора, где электромиограмма представляет собой совокупность сигналов активности мышечной системы оператора, характеризуемых временем регистрации сигнала и амплитудой сигнала (далее, ЭМГ-сигнал).
11. Способ по п.9, по которому из собранных биоэлектрических данных предварительно выделяют по меньшей мере две пробы, а последующий анализ, состоящий из этапов б) - г) выполняют по меньшей мере для одной выделенной пробы, при этом каждая проба представляет собой совокупность данных, описывающих однократное воображение движения оператора.
12. Способ по п.9, по которому шаблон действия определяется с помощью двухуровневого комитета локальных классификаторов, в котором нижний уровень содержит комбинацию из по меньшей мере одного классификатора на основе машины опорных векторов и по меньшей мере одной искусственной нейронной сети, а верхний уровень содержит по меньшей мере одну искусственную нейронную сеть.
13. Способ по п.11, по которому искусственная нейронная сеть верхнего уровня комитета локальных классификаторов обучается на совокупности данных, содержащем решения каждого из локальных классификаторов нижнего уровня.
14. Способ по п.9, по которому дополнительно после завершения сбора биоэлектрических данных производят анализ и преобразование собранных данных для чего по меньшей мере:
применяют фильтры высоких и низких частот,
удаляют сетевые шумы, применяя, по меньшей мере, режекторные и полосные фильтры,
производят синхронизацию по временной метке,
удаляют окулографические артефакты,
удаляют миографические артефакты,
используют отфильтрованный сигнал ЭЭГ;
преобразуют ЭЭГ-сигнал по меньшей мере к среднему, взвешенному среднему монтажам, плотности источников тока, топографиям независимых компонент.
15. Способ по п.9, по которому дополнительно с помощью средства обратной связи на основании определённого шаблона действия:
формируют визуальный образ упомянутого действия для отображения оператору;
имитируют упомянутое действие с помощью внешних средств;
формируют визуальный образ параметров биоэлектрических данных, связанных с определённым шаблоном действий;
выполняют действия иной природы, связанного с упомянутым действием.
16. Способ по п.9, по которому с целью одновременного учёта признаков применяют двухуровневый комитет локальных классификаторов, нижний уровень которого состоит из по меньшей мере двух искусственных нейронных сети и по меньшей мере двух машин опорных векторов, при этом верхний уровень состоит из искусственной нейронной сети, которая объединяет результаты классификаций нижнего уровня.
17. Система оценки эффективности выполнения задачи на основании биоэлектрических данных оператора, которая содержит:
и) средство формирования, предназначенное для формирования на основании заранее заданных правил:
виртуальную среду, содержащую по меньшей мере один виртуальный объект, при этом состояние виртуального объекта характеризуется по меньшей мере:
положением в виртуальной среде,
размерами,
цветом,
правилами взаимодействия с виртуальной средой,
правилами изменения состояния в зависимости от действий оператора в виртуальной среде;
задачу оператору на осуществление по меньшей мере одного действия над по меньшей мере одним виртуальным объектом;
к) средство выполнения действий, предназначенное для выполнения в виртуальной среде по меньшей мере одного действия оператора на основании сформированной команды управления;
л)  средство оценки эффективности, предназначенное для:
оценки эффективности выполненного действия, при этом эффективность выполненного действия представляет собой численную величину, характеризующую схожесть состояния виртуального объекта после того как над ним оператор выполнил действие с ожидаемым состоянием упомянутого виртуального объекта при условии, что действие оператора было бы выполнено без ошибок;
на основании оценки эффективности выполняемого действия оценки эффективности выполнения задачи, при этом эффективность выполнения задачи представляет собой численную величину, характеризующую количество ошибок, допущенных оператором при выполнении оператором действий над виртуальным объектом, при этом ошибкой считается выполнение действия над виртуальным объектом, эффективность которого меньше заданного.
18. Система по п.17, в которой дополнительно визуализируют виртуальную среду, виртуальные объекты в виртуальной среде и выполняемые действия оператора в виртуальной среде.
19. Система по п.17, в которой задача включает в себя изменение состояния по меньшей мере одного виртуального объекта с помощью по меньшей мере одного действия оператора.
20. Система по п.17, в которой для выполнения задачи изменение состояния виртуального объекта должно быть выполнено оператором по меньшей мере:
за установленное время,
за установленное количество попыток.
21. Система по п.20, в которой заранее заданные правила формирования задачи включают по меньшей мере одну команду управления, которая должна быть сформирована на основании биоэлектрических данных оператора.
22. Способ оценки эффективности выполнения задачи на основании биоэлектрических данных оператора, который реализуется с помощью средств из системы по п.17 и содержит этапы, на которых:
а) с помощью средства формирования на основании заранее заданных правил формируют:
виртуальную среду, содержащую по меньшей мере один виртуальный объект, при этом состояние виртуального объекта характеризуется по меньшей мере:
положением в виртуальной среде,
размерами,
цветом,
правилами взаимодействия с виртуальной средой,
правилами изменения состояния в зависимости от действий оператора в виртуальной среде;
задачу оператору на осуществление по меньшей мере одного действия над по меньшей мере одним виртуальным объектом;
б)  с помощью способа по п.9 собирают биоэлектрические данные оператора и формируют по меньшей мере одну команду управления на основании собранных биоэлектрических данных оператора;
в)  с помощью средства выполнения действий выполняют в виртуальной среде по меньшей мере одно действие оператора на основании сформированной команды управления;
г)  с помощью средства оценки эффективности оценивают эффективность выполненного действия, при этом эффективность выполненного действия представляет собой численную величину, характеризующую схожесть состояния виртуального объекта после того как над ним оператор выполнил действие с ожидаемым состоянием упомянутого виртуального объекта при условии, что действие оператора было бы выполнено без ошибок;
д)  с помощью средства оценки эффективности на основании оценки эффективности выполняемого действия оценивают эффективность выполнения задачи, при этом эффективность выполнения задачи представляет собой численную величину, характеризующую количество ошибок, допущенных оператором при выполнении оператором действий над виртуальным объектом, при этом ошибкой считается выполнение действия над виртуальным объектом, эффективность которого меньше заданного.
23. Способ по п.22, по которому дополнительно визуализируют виртуальную среду, виртуальные объекты в виртуальной среде и выполняемые действия оператора в виртуальной среде.
24. Способ по п.22, по которому задача включает в себя изменение состояния по меньшей мере одного виртуального объекта с помощью по меньшей мере одного действия оператора.
25. Способ по п.22, по которому для выполнения задачи изменение состояния виртуального объекта должно быть выполнено оператором по меньшей мере:
за установленное время,
за установленное количество попыток.
26. Способ по п.24, по которому заранее заданные правила формирования задачи включают по меньшей мере одну команду управления, которая должна быть сформирована на основании биоэлектрических данных оператора.