【摘 要】
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脑电信号一直被誉为疲劳检测的“金标准”，本研究基于脑电信号的功率谱特征和微分熵特征，构建了基于Conformer和GTN网络（Gated Transformer Network）的脑电信号分类器，引入深度可分离卷积替代传统卷积，实现了基于脑电信号的疲劳检测方法。该方法使用SEED-VIG数据集进行验证，对疲劳状态进行分类时，准确率最高可达97.5%。实验结果表明：微分熵特征在各分类器上的训练效果更
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61903209）；
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脑电信号一直被誉为疲劳检测的“金标准”，本研究基于脑电信号的功率谱特征和微分熵特征，构建了基于Conformer和GTN网络（Gated Transformer Network）的脑电信号分类器，引入深度可分离卷积替代传统卷积，实现了基于脑电信号的疲劳检测方法。该方法使用SEED-VIG数据集进行验证，对疲劳状态进行分类时，准确率最高可达97.5%。实验结果表明：微分熵特征在各分类器上的训练效果更好，相比其他模型，所提出的基于Conformer和GTN网络的分类器在四种特征处理数据集上的平均准确率具有明显优势，达到96.2%。
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