【摘 要】
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飞行员的疲劳状态识别具有重要的研究意义和应用价值.针对飞行员疲劳状态识别的复杂性和准确性,提出一种新的基于脑电信号的飞行员疲劳状态识别深度学习模型.在对飞行员的脑
【机 构】
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上海交通大学自动化系; 上海飞机客户服务有限公司; 南京邮电大学自动化学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61671293,61473158,51705242);江苏省自然科学基金项目(BK20141430);上海浦江人才计划项目(15PJ1404300);浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题项目(A1713)
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飞行员的疲劳状态识别具有重要的研究意义和应用价值.针对飞行员疲劳状态识别的复杂性和准确性,提出一种新的基于脑电信号的飞行员疲劳状态识别深度学习模型.在对飞行员的脑电信号进行滤波分解的基础上,提取delta波(0.5～4 Hz)、theta波(5～8 Hz)、alpha波(7～14 Hz)和beta波(14～30 Hz),将其重组信号作为深度收缩稀疏自编码网络-Softmax模型的输入向量,用以对飞行员疲劳状态的识别,所得到的实验结果与深度自编码网络-Softmax模型和传统方法PCA-Softmax模型识别结果进行比较,结果表明所建立的深度学习模型具有很好的分类效果,分类准确率可达91.67%,且学习所得的特征稳定性好,验证了所提模型具有稳定性和重复验证性.
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