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基于Stacking模型融合策略的脑力负荷等级评定方法
被引量:
1
1
作者
曹子轩
尹钟
张建华
《软件导刊》
2020年第1期80-83,共4页
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...
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。
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关键词
脑
力负荷等级
STACKING
脑电生理信号
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职称材料
题名
基于Stacking模型融合策略的脑力负荷等级评定方法
被引量:
1
1
作者
曹子轩
尹钟
张建华
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
奥斯陆都市大学计算机科学系
出处
《软件导刊》
2020年第1期80-83,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61703277)
上海杨帆计划项目(17YF1427000)
文摘
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。
关键词
脑
力负荷等级
STACKING
脑电生理信号
Keywords
mental workload level
Stacking
electroencephalic signal
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Stacking模型融合策略的脑力负荷等级评定方法
曹子轩
尹钟
张建华
《软件导刊》
2020
1
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