ناقشت رسالة ماجستير بكلية التربية للعلوم الصرفة بجامعة ذي قار والموسومة (تصميم نموذج رياضي جديد للكشف عن الاكتئاب السلبي)
وتضمنت الرسالة المقدمة من الطالبة ( هدير جعفر محسن ) اقتراح إنموذجًا ذكيًا للكشف عن MDD يعتمد على Fourier-Bessel series expansion (FBSE) إلى جانب تكييف المجال (DA).
وبينت الدراسة تقسيم إشارات EEG إلى مقاطع زمنية ثم بعد ذلك يتم تمرير كل جزء من الاشارة عبر FBSE.
واكدت الدراسة استخراج مجموعة من الميزات الإحصائية وغير الخطية، من معاملات FBSE. لغرض اختيار الميزات الاكثر اهمية تم استخدام اختبار Student t-test واختبار Wilcoxon لإزالة الميزات الصاخبة والسيئة التي يمكن أن تؤدي الى تدهور أداء المصنفات. بعد ذلك ، تم تطبيق Independence Domain Adaptation لتقليل الاختلاف في توزيع الميزات بين الاشخاص.
وتم إرسال الميزات المحددة إلى مصنف (LS-SVM) least square support vector machine ، ومجموعة من المصنفات ألاخرى تشمل SVM ، و k-nearest (KNN) ، ransom forest, Bagged ensemble, boosted ensemble, decision tree, gradient boosting, and stacked ensemble
ونتج عن الرسالة”أن طريقة تقليل الميزات يمكن أن تؤدي الى تحسن كبير في الدقة يبلغ 4.20. اذ تمت مقارنة النموذج المقترح بالدراسات السابقة وأظهرت النتائج تفوق النموذج المقترح على الطرق الأخرى.
