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基于半监督极限学习机的精神负荷分类
基于半监督极限学习机的精神负荷分类
作者:
夏家骏
张建华
李建荣
陈朋
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
精神负荷
生理数据
特征提取
半监督学习
极限学习机
摘要:
实时操作员的精神负荷(Mental Workload,MWL)监测系统对于自适应操作/辅助系统的设计和开发至关重要.虽然基于数据驱动的方法在M WL识别上已经表现出了较好的性能,但是这些方法难以获取大量的标签生理数据.本文比较了两种不同的特征提取方法:小波包变换和希尔伯特-黄变换的效果,试图将半监督极限学习机(Semi-Supervised Extreme Learning Machine,SS-ELM)应用于仅需要少量标签生理数据的操作人员精神负荷分类.实际数据分析结果表明,SS-ELM可以有效提高M WL模式分类的准确性和效率.由于无标签训练数据可以以较少的额外资源从操作员的自然操作中收集,所以利用无标签数据的半监督方法可以在时间和成本上提高模型开发的效率.
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文献信息
篇名
基于半监督极限学习机的精神负荷分类
来源期刊
华东理工大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
精神负荷
生理数据
特征提取
半监督学习
极限学习机
年,卷(期)
2019,(1)
所属期刊栏目
信息科学与工程
研究方向
页码范围
110-118
页数
9页
分类号
TP391.4
字数
5191字
语种
中文
DOI
10.14135/j.cnki.1006-3080.20171201001
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
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1
张建华
华东理工大学信息科学与工程学院
14
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2
李建荣
华东理工大学信息科学与工程学院
2
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夏家骏
华东理工大学信息科学与工程学院
1
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陈朋
华东理工大学信息科学与工程学院
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研究主题发展历程
节点文献
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生理数据
特征提取
半监督学习
极限学习机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华东理工大学学报(自然科学版)
主办单位:
华东理工大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1006-3080
CN:
31-1691/TQ
开本:
16开
出版地:
上海市梅陇路130号
邮发代号:
4-382
创刊时间:
1957
语种:
chi
出版文献量(篇)
3399
总下载数(次)
2
总被引数(次)
27146
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