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年份
2020
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刊名
软件导刊
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作者单位
上海理工大学
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语种
汉语
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关键词
Stacking
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脑力负荷等级
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脑电生理信号
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作者
尹钟
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张建华
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曹子轩
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条结果
基于Stacking模型融合策略的脑力负荷等级评定方法
作者：
曹子轩
尹钟
张建华
发表期刊：
软件导刊 2020年1期
关键词：
脑力负荷等级
Stacking
脑电生理信号
摘要：
脑力负荷是一种新兴的可以反应操作者认知状态的指标,其与事故风险及工作效率密切相关,所以实时且准确地评估操作者脑力负荷等级具有重要意义.Stacking模型融合策略可以较好地融合不同分类器与不同特征的学习能力.基于8名参与者的脑电生理信号以及Stacking模型融合策略,设计了3种新型模型进行脑力负荷等级判别.在对新模型进行训练与预测的同时,将其与其它主流分类器进行性能对比.实验结果显示,二维融合模型性能提升最为明显.
