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申请/专利权人：北京理工大学;中国人民解放军63919部队
摘要：本发明涉及一种基于多模态生理参数的脑力负荷评估方法，为实现脑力负荷评估方法的轻量化和高准确性，本发明采用的技术方案包括如下步骤；S1.构建负荷试验进行多模态数据采集；S2.数据加噪声、数据预处理、特征提取及数据集构建；S3.构建多个分类模型；S4.基于举手表决法的集成模型构建；S5.使用集成模型对受试者的脑电心电数据进行分类。本发明采集受试者在减法计算任务中的单导联脑电、心电数据并进行处理，对数据加噪声后提取特征，构建多个分类模型并使用举手表决进行模型集成。结果表明，本方法提出的集成模型相对于原始特征集模型在分类准确度上有了提升。
主权项：1.一种基于多模态生理参数的脑力负荷评估方法，其特征在于，方法包括以下步骤：S1.设计脑力负荷诱发实验，获取实验中不同负荷情况下的受试者脑电、心电生理数据。S2.对所述原始数据添加不同大小的高斯噪声，并对所述原始数据及加噪声数据进行预处理，对所述预处理后数据进行特征提取，提取信号时域特征，频域特征，构建多个训练数据集。S3.使用所述多个特征集基于深度学习构建不同的分类模型。S4.利用所述多个分类模型基于举手表决方法构建集成模型。S5.利用所述集成模型对受试者脑电、心电脑力负荷数据进行分类评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 中国人民解放军63919部队 一种基于多模态生理参数的轻量化脑力负荷评估方法
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