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数字图形界面下操作员的认知负荷评价方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.66 MB | 2021-06-21

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　　准确地评价数字图形界面下操作员的认知负荷（ cognitive load.CL）、有助于实现认知反馈机制并最终提高人机工效。为了进一步提高评价方法的鲁棒性与泛化能力，结合EEG实验将 Att-blstm应用于CL评价问题中。该方法首先利用Multⅰ-CNN提取EEG的频域与空间特征，然后利用At- BLSTM提取EEG的时域特征，最后通过多特征融合构建CL评价方法。通过招募12名被试，采集了2种CL条件下的EG数据进行了实验。实验结果表明，文中方法在该数据集上的平均准确率为82%，比传统机器学习的方法具有更强的EEG信号表征能力;与其他深度学习方法相比，也能更准确地提取EEG的时域特征，且具有更强的鲁棒性。

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