【摘 要】
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针对生理信号特征提取过程依赖于先验知识，且传统深度学习算法不考虑通道间耦合关系的问题，构建了基于图卷积神经网络的脑力负荷识别模型。数据集包含多通道连续采集的近红外光谱，分别计算基于互信息、锁相值和皮尔森相关系数的连通性矩阵来反映通道间的内在联系，并将近红外光谱和连通性矩阵组成图结构输入到图卷积神经网络。实验结果表明，该模型具有良好的抽象特征提取能力，在输入中融合通道间相关性系数有助于提升脑力负荷的
【机 构】
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华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61976091）； 中央高校基本科研业务费专项资金；
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针对生理信号特征提取过程依赖于先验知识，且传统深度学习算法不考虑通道间耦合关系的问题，构建了基于图卷积神经网络的脑力负荷识别模型。数据集包含多通道连续采集的近红外光谱，分别计算基于互信息、锁相值和皮尔森相关系数的连通性矩阵来反映通道间的内在联系，并将近红外光谱和连通性矩阵组成图结构输入到图卷积神经网络。实验结果表明，该模型具有良好的抽象特征提取能力，在输入中融合通道间相关性系数有助于提升脑力负荷的识别精度，且连通性矩阵的可视化结果表明大脑额叶区对脑力负荷变化较敏感。
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