【摘 要】
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近些年来,人们为追求快捷舒适的生活环境促使了汽车行业的快速发展。汽车数量的增加导致了交通事故的频发,给人们造成了巨大的生命伤亡和财产损失。经调查发现在众多导致交通事故的因素中,疲劳驾驶是主要的原因之一。探索一种疲劳驾驶检测方法对于保护生命安全和减少财产损失是非常有意义的。眼电信号（Electrooculogram,EOG）可以反映眼部的运动状态,当人进入疲劳状态时眼部的运动状态就会发生改变,因此可
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近些年来,人们为追求快捷舒适的生活环境促使了汽车行业的快速发展。汽车数量的增加导致了交通事故的频发,给人们造成了巨大的生命伤亡和财产损失。经调查发现在众多导致交通事故的因素中,疲劳驾驶是主要的原因之一。探索一种疲劳驾驶检测方法对于保护生命安全和减少财产损失是非常有意义的。眼电信号（Electrooculogram,EOG）可以反映眼部的运动状态,当人进入疲劳状态时眼部的运动状态就会发生改变,因此可以通过采集驾驶员的EOG信号进行疲劳驾驶检测。本文的具体工作如下:（1）提出了一种通过提取EOG信号的近似熵（Approximate Entropy,Ap En）、排列熵（Permutation Entropy,Pe En）和模糊熵（Fuzzy Entropy,Fuzzy En）特征,然后使用遗传优化的广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network Based on Genetic Optimization,GA-GRNN）进行疲劳驾驶检测的方法。分别提取EOG信号的平均值、标准差、均方根特征和近似熵、排列熵、模糊熵特征,然后使用决策树（Decision Tree,DT）、模糊神经网络（Fuzzy Neural Network,FNN）和GA-GRNN进行疲劳驾驶检测。实验结果表明提取EOG信号的近似熵、排列熵和模糊熵特征,然后使用GA-GRNN进行疲劳驾驶检测的效果最好。（2）使用Relief F算法提高了GA-GRNN的疲劳驾驶检测的分类准确率,减少了GAGRNN的疲劳驾驶检测的运行时间。提取EOG信号的近似熵、排列熵和模糊熵特征,然后在没有进行特征降维、使用多维缩放（Multiple Dimensional Scaling,MDS）算法进行特征降维和使用Relief F算法进行特征降维的情况下,再使用GA-GRNN进行疲劳驾驶检测。实验结果表明使用Relief F算法对近似熵、排列熵和模糊熵特征进行特征降维,可以提高GA-GRNN的疲劳驾驶检测的分类准确率,减少GA-GRNN的疲劳驾驶检测的运行时间。
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