Электротехника и системные науки > Обработка сигналов [представлен 18 мая 2026 (v1), последний пересмотренный вариант - 15 сентября 2026 года (этот вариант, v2)) Хотя в ходе предыдущих исследований были изучены их нейронные корреляции, остается неясным вопрос о том, каким образом многомерная электроэнцефалография (ЭЭГ) влияет на ее характеристику в интерпретируемых вычислительных рамках. В этом исследовании мы опираемся на экспериментальную парадигму, разработанную в ходе нашей предыдущей работы, которая позволяет проводить контролируемое сопоставление между самоинструктивными сменами по выполнению задач и сменами, которые были установлены внешними силами под идентичным визуальным стимулированием. В этой связи мы изучаем вопрос о том, может ли подготовительная деятельность в рамках ЭЭГ различать эти два вида сдвига внимания. Мы принимаем подход, основанный на машинном обучении, и проводим два дополнительных анализа: 1) ориентированная на результаты оценка топографических схем с учетом конкретных частот; и 2) анализ атрибуции характеристик на основе модели с использованием экспланаций SHapley Additive (SHAP). Эти анализы позволяют получить структурированное представление о том, как спектральные особенности различных регионов способствуют поведению моделей. Наши результаты свидетельствуют о том, что в рамках данной парадигмы проводится надежная классификация по отдельным темам, и это свидетельствует о том. Анализ показывает, что более высокие диапазоны частот и фронтальные…
Конкретный предметный анализ сдвига самоинструктивного внимания от ЭЭГ при контролируемых внутренних и внешних условиях
arXiv:2605.18251v2 Вид уведомления: заменить перекрестное резюме: самоначайная смена внимания играет важнейшую роль в добровольном поведении, но ее трудно изучить из-за отсутствия четких временных показателей. Хотя в ходе предыдущих исследований были изучены их нейронные корреляции, остается неясным вопрос о том, каким образом многомерная электроэнцефалография (ЭЭГ) влияет на ее характеристику в интерпретируемых вычислительных рамках. В этом исследовании мы опираемся на экспериментальную парадигму, разработанную в ходе нашей предыдущей работы, которая позволяет проводить контролируемое сопоставление между самоинструктивными сменами по выполнению задач и сменами, которые были установлены внешними силами под идентичным визуальным стимулированием. В этой связи мы изучаем вопрос о том, может ли подготовительная деятельность в рамках ЭЭГ различать эти два вида сдвига внимания. Мы принимаем подход, основанный на машинном обучении, и проводим два дополнительных анализа: 1) ориентированная на результаты оценка топографических схем с учетом конкретных частотных характеристик; и 2) определение параметров на основе модели
