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摘要:本发明提供了一种基于呼气VOCs的人员心理压力分级评价方法,包括以下步骤:步骤一:构建呼出气VOCs原始样本数据集。步骤二:基于格拉姆角场对原始样本数据集中的呼气VOCs样本数据进行图像化处理。步骤三:建立心理压力评价算法模型框架。步骤四。训练心理压力评价算法模型,得到训练好的模型框架。步骤五:读取测试数据集,输入到步骤四中训练好的模型框架进行分类,计算得到输出类别,并计算心理压力评估指标。本发明利用了呼出气VOCs信息,将呼出气VOCs样本时序数据转化为二维图像化数据,提高特征提取能力,充分将深度学习和计算机视觉的优势利用在心理压力分级评价上,从而实现高精度、高效的心理压力分级评价。
主权项:1.一种基于呼气VOCs的人员心理压力分级评价方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一:构建呼出气VOCs原始样本数据集;步骤二:基于格拉姆角场对原始样本数据集中的呼气VOCs样本数据进行图像化处理;步骤三:建立心理压力评价算法模型框架;步骤四:训练心理压力评价算法模型,得到训练好的模型框架;步骤五:读取测试数据集,输入到步骤四中训练好的模型框架进行分类,计算得到输出类别,并计算心理压力评估指标。
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百度查询: 南京工业大学 一种基于呼气VOCs的人员心理压力分级评价方法
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