Использование нейросетевого моделирования для диагностики структуры эмоциональной компетентности ребенка по факторам, включающим физиологические параметры

Abstract

В работе рассматривается практическое применение математической модели нейронной сети (многослойного перцептрона) для диагностики эмоциональной компетентности детей дошкольного возраста по физиологическим параметрам. Эмоциональная компетентность оценивалась с помощью психологического теста, включающего в себя 6 шкал, определяющих узнавание и выражение эмоций с помощью мимики, голоса и рисунка. В качестве физиологических параметров использовались показатели спектральных плотностей ЭЭГ, в стандартных диапазонах частот, а также изменение показателей вегетативной регуляции (ЧСС, АД) в ответ на эмоциогенные и интеллектуальные нагрузки. В результате построения диагностической модели были проверены показатели качества диагностики, а также описаны возможные физиологические механизмы, влияющие на особенности выраженности различных показателей эмоциональной компетентности. We consider the practical application of mathematical models of neural networks (multilayer perseptron) for the diagnosis of emotional competence of preschool children on the physiological parameters. Emotional competence was assessed using the psychological test, which consists of 6 scales that determine the recognition and expression of emotion through facial expressions, voice and image. The physiological parameters were used as indicators of EEG spectral density in the standard frequency ranges, as well as indicators of change in autonomic regulation (HR, BP) in response to emotion-generating and intellectual burden. As a result of constructing diagnostic models quality of diagnosis was tested, and describes the possible physiological mechanisms that influence the particular expression of various indicators of emotional competence.