基于集成SDAE和EEG的跨被试认知工作负荷识别

来源 :电子科技 | 被引量 : 0次 | 上传用户：rafezyp

【摘要】

：

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

【作者】

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郑展鹏尹钟

【机构】

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上海理工大学光电信息与计算机工程学院

【出处】

：

电子科技

【发表日期】

：

2021年3期

【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 cognitive workload stacked denoising autoen

【基金项目】

：

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)

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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

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