【摘 要】
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提出一维双卷积神经网络(1D-ECNN),基于采集的心电信号检测操作员的疲劳状态。1D-ECNN包括4个卷积层、2个最大池化层、1个全连接层和1个softmax输出层。本研究仅使用较少的卷积核数量,这将减少模型参数的数量,降低模型的复杂程度,提高模型训练的速度,同时避免传统方法中复杂的特征提取过程或特征选择过程。将心电信号分成时间长度为1 s的样本,送入1D-ECNN,基于短时心电信号进行操作员疲劳状态分类。仿真结果表明,本文方法的平均分类准确率高达95.72%,能够实时准确地检测操作员的疲劳状态。此外,
【基金项目】
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国家自然科学基金(61803255,71701124),上海市自然科学基金(18ZR1416700)。
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提出一维双卷积神经网络(1D-ECNN),基于采集的心电信号检测操作员的疲劳状态。1D-ECNN包括4个卷积层、2个最大池化层、1个全连接层和1个softmax输出层。本研究仅使用较少的卷积核数量,这将减少模型参数的数量,降低模型的复杂程度,提高模型训练的速度,同时避免传统方法中复杂的特征提取过程或特征选择过程。将心电信号分成时间长度为1 s的样本,送入1D-ECNN,基于短时心电信号进行操作员疲劳状态分类。仿真结果表明,本文方法的平均分类准确率高达95.72%,能够实时准确地检测操作员的疲劳状态。此外,
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