基于深度收缩稀疏自编码网络的疲劳状态识别方法及系统
- 专利权人:
- 上海交通大学
- 发明人:
- 吴奇,储银雪
- 申请号：
- CN201810060270.X
- 公开号：
- CN108523907A
- 申请日:
- 2018.01.22
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供了一种基于深度收缩稀疏自编码网络的疲劳状态识别方法及系统,包括:采集被测人员脑电信号;使用滤波器分解脑电信号得到四个不同频率段的脑电信号主成分,再进行重组得到新的脑电信号;搭建深度收缩稀疏自编码网络,设定网络层节点数,对新的脑电信号进行特征提取,得到抽象特征;利用得到的脑电信号的抽象特征进行被测人员疲劳状态的识别,得到被测人员的疲劳状态。本发明能够及时并准确的地对被测人员疲劳状态进行识别,例如在飞行员进入疲劳状态前进行提醒,有利于提高飞行的安全性,帮助飞行机构更好的安排飞行员负荷任务。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
