原文服务方: 控制理论与应用       
摘要:
准确的认知负荷评估对于增强人机协调能力、提升人机共融系统效率具有重要意义.目前常用的基于脑电信号的认知负荷评估技术中,在提取和利用频谱信息的时间和空间关系等方面普遍缺少有效手段.本文针对脑电频谱图空间分辨率低的特点,引入胶囊网络有效表征不同导联之间的相对空间关系;针对脑电频谱图随时间波动的特点,设计了由长短期记忆网络等组成的时间特征学习支路,最终通过时空特征融合构建了一种新的认知负荷评估算法.基于公开数据集的测试结果表明,本文所提算法的四分类正确率达到99.27%(被试内)和95.16%(跨被试),在现有算法中性能最优.消融实验表明,算法的时、空特征提取模块可分别对脑电频谱图的时空特征进行有效表征,所提出的双路网络结构能有效完成时空特征的高效融合.
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文献信息
篇名 基于脑电频谱时空特征的认知负荷评估
来源期刊 控制理论与应用 学科 其他
关键词 认知负荷评估;脑电频谱图;时空特征;时空双路神经网络
年,卷(期) 2025,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 50-58
页数 9页 分类号
字数 语种 中文
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认知负荷评估;脑电频谱图;时空特征;时空双路神经网络
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期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
4979
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72515
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