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申请/专利权人：天目山实验室

摘要：本发明公开了人机共驾下基于β脑电特征的情境意识分类系统和方法，可实现任务操作过程中对情境意识敏感的多项β脑电特征计算，具有在线分类、敏感性好、可解释性强等特点，可为典型人机共驾任务的人员情境意识触发设计提供支撑，从而保障高效、安全的人机共驾方案分工调整。

主权项：1.人机共驾下基于β脑电特征的情境意识分类系统，其特征在于：包括用于计算得到对情境意识敏感的β脑电特征的脑电特征计算模块和用于完成典型人机共驾任务下的人员情境意识水平分类的人员情境意识分类模块；脑电特征计算模块包括脑电数据处理子模块和β脑电特征定义子模块；脑电数据处理子模块用于针对典型人机共驾任务过程中采集脑电信号，完成脑电电极点和数据切片的读取或手动设置；β脑电特征定义子模块用于对脑电数据处理子模块设置的脑电信号计算后，得到人员操作过程中β脑电特征的指标；人员情境意识分类模块包括数据预处理子模块、模型参数设置子模块和情境意识分类子模块；数据预处理子模块用于对β脑电特征定义子模块输出的β脑电特征的指标依次进行归一化、标准化、主成分分析处理，并输出为三个主成分PC1、PC2和PC3；计算过程为：将β脑电特征的指标的计算值定义为x，并将x代入下述方程1中进行minmax归一化，得到归一化后的β脑电特征的指标的计算值x′，方程1为： 式1中，minx为选定β脑电特征的指标的计算值x的最小值，maxx为选定β脑电特征的计算值x的最大值；将归一化结果x′进一步代入下述方程2中进行Zscore标准化，得到Zscore标准化后的β脑电特征的指标的计算值Z，方程2为： 式2中，μ为x′中所有值的平均值，σ为x′中所有值的标准差；将Zscore标准化后的结果Z分别代入下述的方程3、方程4和方程5中，得到3个主成分PC1、PC2和PC3，方程3为： 方程4为： 方程5为： 模型参数设置子模块根据PC1、PC2和PC3的向量分别进行决策树分裂准则、决策树最深层数、叶节点上所需最小样本数、内部节点分裂所需最小样本数和每个节点处考虑用于拆分的特征的最大数量的设置，以此构建出决策树模型；情境意识分类子模块用于根据模型参数设置子模块构建出的决策树模型判定当前人员所处的情境意识水平，并进行输出。

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