近年来,随着人工智能领域技术的不断发展,人机交互领域吸引了更多学者的关注。研究表明由脑电图(electroencephalogram,EEG)提取的特征功率谱密度对于脑力负荷的变化比较敏感,但由于其维数过高,容易造成数据灾难。局部线性嵌入(locally ...近年来,随着人工智能领域技术的不断发展,人机交互领域吸引了更多学者的关注。研究表明由脑电图(electroencephalogram,EEG)提取的特征功率谱密度对于脑力负荷的变化比较敏感,但由于其维数过高,容易造成数据灾难。局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)是常用的非线性降维算法,该算法弥补了传统线性降维算法无法发现数据中非线性结构关系的不足。由于不同数据集中样本分布的稀疏程度和扭曲程度不同,在使用LLE对不同数据集进行降维时的最佳邻域参数也不同。利用样本点之间的欧氏距离和测地距离的关系量化了数据集的扭曲程度,自适应邻域参数的局部线性嵌入算法(variable k-locally linear embedding,VK-LLE)动态地调整每一个数据集的最佳邻域参数,解决了样本分布扭曲程度不同对降维效果造成的干扰。实验结果表明,经过VK-LLE降维后的数据使用支持向量机(support vector machine,SVM)分类精度普遍高于经过传统LLE的降维后再使用SVM分类的精度,对复杂数据集有更强的适应能力。展开更多
背景:竞技体育领域脑力疲劳研究的顺利开展有赖于合适的脑力疲劳诱导方案,然而目前该领域脑力疲劳方案种类较多及时间设置不一等问题的出现一定程度干扰了科研人员选择和确定合适的方案。目的:比较不同类型和时长脑力疲劳诱导方案的效...背景:竞技体育领域脑力疲劳研究的顺利开展有赖于合适的脑力疲劳诱导方案,然而目前该领域脑力疲劳方案种类较多及时间设置不一等问题的出现一定程度干扰了科研人员选择和确定合适的方案。目的:比较不同类型和时长脑力疲劳诱导方案的效果。方法:采用随机交叉对照设计,16名男性业余足球运动员以随机、平衡的顺序完成4次时长为60 min、间隔时间≥48 h STROOP任务的心理认知类方案(心理认知组)、社交媒体使用的电子暴露类方案(电子暴露组)、全身协调任务的运动类方案(运动组)和中性视频观看的对照处理方式(对照组)。测量受试者任务前的动机、脑力疲劳分数、身体疲劳分数和平均心率,任务过程中每15 min的脑力疲劳分数、大脑努力分数、身体疲劳分数和平均心率。主要采用重复测量方差分析对指标进行统计学分析。结果与结论:①心理认知、电子暴露、运动和对照组4组干预前测的脑力疲劳分数基线值无显著性差异(P=0.806);②心理认知组30,45和60 min的脑力疲劳分数均显著高于其他3组(P均<0.05);心理认知、电子暴露和运动组3组45,60 min 2个时间点的脑力疲劳分数类似(P均>0.05),但显著高于干预前、干预15 min和30 min 3个时间点(P均<0.05);③结论:心理认知类方案的脑力疲劳诱导效果优于电子暴露类和运动类方案,且45 min是能够有效诱导脑力疲劳的适宜时长。展开更多
脑力负荷识别对提高人机交互操作人员的工作绩效具有重要意义。目前已有研究表明,通过提取脑电(electroencephalogram,EEG)信号的能量特征进行脑力负荷识别取得了不错的分类效果。但该方法只关注到信号的幅度信息,而忽略了相位信息;只...脑力负荷识别对提高人机交互操作人员的工作绩效具有重要意义。目前已有研究表明,通过提取脑电(electroencephalogram,EEG)信号的能量特征进行脑力负荷识别取得了不错的分类效果。但该方法只关注到信号的幅度信息,而忽略了相位信息;只分析了各个通道的频域特征,没有考虑不同通道信号之间的同步关系。为充分考虑不同脑区间的功能连接性,提出一种基于加权相位滞后指数(weighted phase lag index,WPLI)热力图的脑力负荷分类方法。对预处理后的脑电信号计算两两通道间的WPLI并绘制热力图,用于评估不同通道信号之间的相位耦合情况,由此反映不同脑区间的功能连接性。由WPLI热力图可以直观地观察到:在高、低负荷状态下,大脑功能连接性的分布存在明显差异。通过实验分别对能量特征图和WPLI热力图采用方向梯度直方图-支持向量机(histogram of oriented gradient-support vector machine,HOG-SVM)和LeNet-5两种方法进行分类。结果表明:WPLI热力图和LeNet-5的组合具有较好的分类结果。展开更多
文摘近年来,随着人工智能领域技术的不断发展,人机交互领域吸引了更多学者的关注。研究表明由脑电图(electroencephalogram,EEG)提取的特征功率谱密度对于脑力负荷的变化比较敏感,但由于其维数过高,容易造成数据灾难。局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)是常用的非线性降维算法,该算法弥补了传统线性降维算法无法发现数据中非线性结构关系的不足。由于不同数据集中样本分布的稀疏程度和扭曲程度不同,在使用LLE对不同数据集进行降维时的最佳邻域参数也不同。利用样本点之间的欧氏距离和测地距离的关系量化了数据集的扭曲程度,自适应邻域参数的局部线性嵌入算法(variable k-locally linear embedding,VK-LLE)动态地调整每一个数据集的最佳邻域参数,解决了样本分布扭曲程度不同对降维效果造成的干扰。实验结果表明,经过VK-LLE降维后的数据使用支持向量机(support vector machine,SVM)分类精度普遍高于经过传统LLE的降维后再使用SVM分类的精度,对复杂数据集有更强的适应能力。
文摘背景:竞技体育领域脑力疲劳研究的顺利开展有赖于合适的脑力疲劳诱导方案,然而目前该领域脑力疲劳方案种类较多及时间设置不一等问题的出现一定程度干扰了科研人员选择和确定合适的方案。目的:比较不同类型和时长脑力疲劳诱导方案的效果。方法:采用随机交叉对照设计,16名男性业余足球运动员以随机、平衡的顺序完成4次时长为60 min、间隔时间≥48 h STROOP任务的心理认知类方案(心理认知组)、社交媒体使用的电子暴露类方案(电子暴露组)、全身协调任务的运动类方案(运动组)和中性视频观看的对照处理方式(对照组)。测量受试者任务前的动机、脑力疲劳分数、身体疲劳分数和平均心率,任务过程中每15 min的脑力疲劳分数、大脑努力分数、身体疲劳分数和平均心率。主要采用重复测量方差分析对指标进行统计学分析。结果与结论:①心理认知、电子暴露、运动和对照组4组干预前测的脑力疲劳分数基线值无显著性差异(P=0.806);②心理认知组30,45和60 min的脑力疲劳分数均显著高于其他3组(P均<0.05);心理认知、电子暴露和运动组3组45,60 min 2个时间点的脑力疲劳分数类似(P均>0.05),但显著高于干预前、干预15 min和30 min 3个时间点(P均<0.05);③结论:心理认知类方案的脑力疲劳诱导效果优于电子暴露类和运动类方案,且45 min是能够有效诱导脑力疲劳的适宜时长。
文摘脑力负荷识别对提高人机交互操作人员的工作绩效具有重要意义。目前已有研究表明,通过提取脑电(electroencephalogram,EEG)信号的能量特征进行脑力负荷识别取得了不错的分类效果。但该方法只关注到信号的幅度信息,而忽略了相位信息;只分析了各个通道的频域特征,没有考虑不同通道信号之间的同步关系。为充分考虑不同脑区间的功能连接性,提出一种基于加权相位滞后指数(weighted phase lag index,WPLI)热力图的脑力负荷分类方法。对预处理后的脑电信号计算两两通道间的WPLI并绘制热力图,用于评估不同通道信号之间的相位耦合情况,由此反映不同脑区间的功能连接性。由WPLI热力图可以直观地观察到:在高、低负荷状态下,大脑功能连接性的分布存在明显差异。通过实验分别对能量特征图和WPLI热力图采用方向梯度直方图-支持向量机(histogram of oriented gradient-support vector machine,HOG-SVM)和LeNet-5两种方法进行分类。结果表明:WPLI热力图和LeNet-5的组合具有较好的分类结果。
