Bu işdə elektroensefaloqrafiya (EEQ) siqnallarına əsasən insan emosiyalarının real vaxt rejimində tanınması və bu göstəricilərə uyğun olaraq interaktiv virtual mühitin biokibernetik adaptasiyası sistemi işlənib hazırlanmışdır. Tədqiqat çərçivəsində beynəlxalq səviyyədə qəbul olunmuş, 23 iştirakçının multimodal biometrik qeydlərini ehtiva edən DREAMER verilənlər bazasından (dataset) istifadə olunmuşdur. EEQ siqnallarının emalı üçün effektiv maşın öyrənməsi boru xətti (pipeline) qurulmuşdur. Xammal siqnallar küydən təmizləndikdən və normallaşdırıldıqdan sonra, real vaxtda adaptasiya qabiliyyətini təmin etmək məqsədilə 1 saniyəlik sürüşən pəncərələrə (epoxlara) bölünmüşdür. Bu seqmentasiya nəticəsində təlim üçün 85,744 unikal nümunə əldə edilmişdir. Hər bir epoxdan siqnalın həm zaman sahəsi (Mean, Std, Hjorth parametrləri, Skewness, Kurtosis), həm də tezlik sahəsi (Welch metodu ilə spektral güc sıxlığı, spektral entropiya, kənar tezliklər və kanallar arası korrelyasiyalar) üzrə 878 ədəd kompleks xüsusiyyət (features) çıxarılmışdır. Emosiyaların Valence oxu üzrə üçlü təsnifatı (Negative, Neutral, Positive) üçün Random Forest alqoritmi tətbiq edilmiş və sınaq testlərində 70.39% ümumi dəqiqlik (Accuracy) əldə olunmuşdur. Təlim olunmuş bu model rf_model.pkl formatında serializasiya edilərək Python backend platformasına inteqrasiya olunmuşdur. Backend sistemi UDP şəbəkə protokolu vasitəsilə mühərrik səviyyəsində proqnozları ötürərək Unity mühərrikində qurulmuş 3D virtual mühitdəki vizual atmosferi və akustik çarpaz keçidləri (Audio Cross-fader) istifadəçinin daxili emosional vəziyyətinə uyğun olaraq dinamik şəkildə dəyişməyə nail olmuşdur. İşlənib hazırlanmış bu proqram arxitekturası gələcəkdə Virtual Reallıq (VR) texnologiyalarına birbaşa inte-qrasiya imkanına malikdir.