基于腦電信號與集成分類器的心理負荷評估
顧浩; 尹鐘 上海理工大學(xué)光電信息與計算機工程學(xué)院; 上海200093
關(guān)鍵詞：腦力負荷 腦電信號 超限學(xué)習(xí)機 支持向量機
摘要：為了精確評估個體心理負荷狀態(tài),需要獲取目標腦電信號數(shù)據(jù),腦電信號是評估腦力負荷變化的重要指標。機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越來越多地用于腦力負荷分類。利用腦電信號特征可在時域和頻域中提取突出信息。因此提出一個結(jié)合支持向量機(SVM)與超限學(xué)習(xí)機(ELM)的混合型腦力負荷分類框架。其中支持向量機作為成員分類器,可在高維EEG特征中查找隱藏信息;超限學(xué)習(xí)機用于融合成員分類器的輸出。將ELM-SVM模型與經(jīng)典腦力負荷分類器進行比較,得出該模型訓(xùn)練精度準確率為1,且測試精度提升0.1個百分點。
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