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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于多模态信号的人机交互任务负荷的预测方法，包括：1对应任务难度的负荷等级划分，通过实验操作后的量表评分得到对应任务具体的任务负荷等级；2实验操作平台搭建；构建一个融合多模态生理测评的实验操作平台；3生理指标的精确提取：根据实验操作平台采集的多模态生理信号数据，提取与任务负荷相关的脑电、眼电和肌电指标；4通过回归分析构建预测模型：将任务负荷作为因变量，生理指标作为自变量进行回归分析，构建任务负荷等级的累计概率预测公式和独立概率预测公式；5验证预测模型模型的预测准确率。本发明能更精确地预测用户在不同任务执行过程中的负荷水平，从而提高人机交互系统的效率和用户体验。
主权项：1.一种基于多模态信号的人机交互任务负荷的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1对应任务难度的负荷等级划分，通过实验操作后的量表评分得到对应任务具体的任务负荷等级；2实验操作平台搭建；构建一个融合多模态生理测评的实验操作平台，该平台包括被试机和主试机；3生理指标的精确提取：根据实验操作平台采集的多模态生理信号数据，提取与任务负荷相关的脑电、眼电和肌电指标；4通过回归分析构建预测模型：根据步骤3中提取的脑电、眼电和肌电生理信号数据，将任务负荷作为因变量，生理指标作为自变量进行回归分析，构建任务负荷等级的累计概率预测公式和独立概率预测公式；5验证预测模型模型的预测准确率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种基于多模态信号的人机交互任务负荷的预测方法
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