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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明提供一种基于可拓展自适应加权数据融合的自学习精神疲劳量化方法，属于生理信号处理与模式识别领域，所述方法包括：获取电网调度员的脑电信号和心电信号；使用视觉信号PERCLOS算法计算人眼开合度，同时通过专家评价得到主观打分，通过自适应加权数据融合算法对数据进行处理得到精神疲劳量化结果；对脑电、心电信号进行预处理，去除生理信号中的干扰噪声，对预处理后的信号进行窗口分割；对处理后的脑电、心电信号进行标注、训练和测试；根据目标脑电信号和心电信号，确定疲劳检测结果；疲劳输出结果通过反馈不断迭代优化分类预测模型；疲劳检测结果为百分比量化疲劳度。相较于其他精神疲劳检测，本方法使用通过可拓展自适应加权数据融合算法融合了PERCLOS指标与专家打分值进行疲劳量化，对提取到的脑电特征和心电特征进行特征层融合，并且通过不断迭代优化分类模型，可以更加真实的反映电网调度员的疲劳状态，实现更高精确度的疲劳检测结果与精神疲劳量化评估。
主权项：1.一种基于可拓展自适应加权数据融合的自学习精神疲劳量化方法，其特征在于：步骤1、对目标调度员进行脸部图像、脑电信号和心电信号采集，同时进行专家评价打分；步骤2、对脸部图像进行相应算法分析，对主客观数据进行自适应加权融合处理，形成相应疲劳标签，为后续心电、脑电数据提供标签；步骤3、对脑电、心电信号进行预处理，预处理包括滤波、剔除坏段，去除生理信号中的干扰噪声；对预处理后的信号按照以10分钟的窗口大小进行分割，用于后续分析；步骤4、对取出的脑电信号计算各波段的功率谱和功率比值，对相应能量比进行标注；步骤5、对取出的心电信号进行时域、频域的提取，以找到心电疲劳特征进行标注；步骤6、筛选出的脑电信号与心电信号特征使用两层BiLSTM网络进行特征层融合，得到疲劳融合检测数据；步骤7、将融合检测数据进行归一化处理，对分类器模型进行训练和测试，最终输出疲劳检测结果。
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百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于可拓展自适应加权数据融合的自学习精神疲劳量化方法
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