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脑电时空多特征融合的数字图形界面认知负荷评价方法
被引量：
4
1
作者
郑瑞凌
张俊松
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第7期1062-1069,共8页
准确地评价数字图形界面下操作员的认知负荷(cognitive load,CL),有助于实现认知反馈机制并最终提高人机工效.为了进一步提高评价方法的鲁棒性与泛化能力,结合EEG实验将Att-BLSTM应用于CL评价问题中.该方法首先利用Multi-CNN提取EEG的...
准确地评价数字图形界面下操作员的认知负荷(cognitive load,CL),有助于实现认知反馈机制并最终提高人机工效.为了进一步提高评价方法的鲁棒性与泛化能力,结合EEG实验将Att-BLSTM应用于CL评价问题中.该方法首先利用Multi-CNN提取EEG的频域与空间特征,然后利用Att-BLSTM提取EEG的时域特征,最后通过多特征融合构建CL评价方法.通过招募12名被试,采集了2种CL条件下的EEG数据进行了实验.实验结果表明,文中方法在该数据集上的平均准确率为82%,比传统机器学习的方法具有更强的EEG信号表征能力;与其他深度学习方法相比,也能更准确地提取EEG的时域特征,且具有更强的鲁棒性.
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关键词
认知负荷
数字图形界面
脑电分类
注意力机制
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题名
脑电时空多特征融合的数字图形界面认知负荷评价方法
被引量：
4
1
作者
郑瑞凌
张俊松
机构
厦门大学信息学院人工智能系艺术认知与计算实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第7期1062-1069,共8页
基金
国家自然科学基金(61772440)
航空科学基金(20165168007).
文摘
准确地评价数字图形界面下操作员的认知负荷(cognitive load,CL),有助于实现认知反馈机制并最终提高人机工效.为了进一步提高评价方法的鲁棒性与泛化能力,结合EEG实验将Att-BLSTM应用于CL评价问题中.该方法首先利用Multi-CNN提取EEG的频域与空间特征,然后利用Att-BLSTM提取EEG的时域特征,最后通过多特征融合构建CL评价方法.通过招募12名被试,采集了2种CL条件下的EEG数据进行了实验.实验结果表明,文中方法在该数据集上的平均准确率为82%,比传统机器学习的方法具有更强的EEG信号表征能力;与其他深度学习方法相比,也能更准确地提取EEG的时域特征,且具有更强的鲁棒性.
关键词
认知负荷
数字图形界面
脑电分类
注意力机制
Keywords
cognitive load(CL)
digital graphical interface
electroencephalogram classification
attention mechanism
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
脑电时空多特征融合的数字图形界面认知负荷评价方法
郑瑞凌
张俊松
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
4
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