一种基于人工鱼群优化H-ELM的疲劳驾驶检测方法
- 专利权人:
- 杭州电子科技大学
- 发明人:
- 马玉良,王星,张卫,张启忠,罗志增
- 申请号：
- CN201910023261.8
- 公开号：
- CN109886097A
- 申请日:
- 2019.10.01
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于人工鱼群优化H‑ELM的疲劳驾驶检测方法;具体为:1、使用32导脑电采集设备获取驾驶脑电信号;2、对原始脑电信号进行预处理,包括降频、滤波;3、对预处理后的进行短时傅里叶变换再获取其功率谱密度,并根据脑电信号的频带进行频带划分,以各频带的功率作为特征;4、对提取的特征使用多层感知超限学习机进行分类学习、识别;5、通过人工鱼群算法对超限学习机的分类、识别效果进行优化。本发明使用AFSA优化后的H‑ELM分类器对疲劳驾驶脑电信号进行检测,可有效的提高分类检测准确率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
