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基于集成SDAE和EEG的跨被试认知工作负荷识别
被引量：
2
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作者
郑展鹏
尹钟
《电子科技》
2021年第3期48-52,59,共6页
基于脑电信号评估人机系统中操作员认知工作负荷状态,可以有效阻止操作员工作性能下降。文中提出一种跨被试认知工作负荷分类器E-SDAE,以适应被试间脑电特征分布的变化。该算法包括高水平个性化特征抽象和决策融合两个模块。特征滤波器...
基于脑电信号评估人机系统中操作员认知工作负荷状态,可以有效阻止操作员工作性能下降。文中提出一种跨被试认知工作负荷分类器E-SDAE,以适应被试间脑电特征分布的变化。该算法包括高水平个性化特征抽象和决策融合两个模块。特征滤波器利用基学习器SDAE来抽象一组被试的脑电特征。监督分类器利用超限学习机的随机性来融合经Q-statistics处理后得到的滤波脑电抽象。任务1和任务2分别取得0.6353和0.6747的分类率,并且显著优于一些传统的认知工作负荷评估器。时间复杂度计算结果表明,E-SDAE的计算负荷对于高维脑电特征是可接受的。
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关键词
认知工作负荷
堆叠去噪自动编码器
超限学习机
人机系统
脑电图
集成学习
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题名
基于集成SDAE和EEG的跨被试认知工作负荷识别
被引量：
2
1
作者
郑展鹏
尹钟
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《电子科技》
2021年第3期48-52,59,共6页
基金
国家自然科学基金青年基金(61703277)
上海青年科技英才扬帆计划(17YF1427000)。
文摘
基于脑电信号评估人机系统中操作员认知工作负荷状态,可以有效阻止操作员工作性能下降。文中提出一种跨被试认知工作负荷分类器E-SDAE,以适应被试间脑电特征分布的变化。该算法包括高水平个性化特征抽象和决策融合两个模块。特征滤波器利用基学习器SDAE来抽象一组被试的脑电特征。监督分类器利用超限学习机的随机性来融合经Q-statistics处理后得到的滤波脑电抽象。任务1和任务2分别取得0.6353和0.6747的分类率,并且显著优于一些传统的认知工作负荷评估器。时间复杂度计算结果表明,E-SDAE的计算负荷对于高维脑电特征是可接受的。
关键词
认知工作负荷
堆叠去噪自动编码器
超限学习机
人机系统
脑电图
集成学习
Keywords
cognitive workload
stacked denoising autoencoder
extreme learning machine
human-machine system
EEG
ensemble learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
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1
基于集成SDAE和EEG的跨被试认知工作负荷识别
郑展鹏
尹钟
《电子科技》
2021
2
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