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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>數(shù)字圖形界面下操作員的認(rèn)知負(fù)荷評(píng)價(jià)方法

      數(shù)字圖形界面下操作員的認(rèn)知負(fù)荷評(píng)價(jià)方法

      2021-06-21 | pdf | 1.66 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)數(shù)字圖形界面下操作員的認(rèn)知負(fù)荷（ cognitive load.CL）、有助于實(shí)現(xiàn)認(rèn)知反饋機(jī)制并最終提高人機(jī)工效。為了進(jìn)一步提高評(píng)價(jià)方法的魯棒性與泛化能力，結(jié)合EEG實(shí)驗(yàn)將 Att-blstm應(yīng)用于CL評(píng)價(jià)問(wèn)題中。該方法首先利用Multⅰ-CNN提取EEG的頻域與空間特征，然后利用At- BLSTM提取EEG的時(shí)域特征，最后通過(guò)多特征融合構(gòu)建CL評(píng)價(jià)方法。通過(guò)招募12名被試，采集了2種CL條件下的EG數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，文中方法在該數(shù)據(jù)集上的平均準(zhǔn)確率為82%，比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法具有更強(qiáng)的EEG信號(hào)表征能力;與其他深度學(xué)習(xí)方法相比，也能更準(zhǔn)確地提取EEG的時(shí)域特征，且具有更強(qiáng)的魯棒性。

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