龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：天津理工大学
摘要：本发明公开一种基于脑电信号的跨任务认知负荷识别方法及系统，涉及跨任务认知负荷水平分类技术领域，方法包括：对多个不同频段中的不同负荷等级的脑电信号进行频域特征的提取，确定多个脑电信号的节点特征；对每个频段上的不同负荷等级的脑电信号进行空间域特征的提取，确定多个网络特征；以融合了多个脑电信号的节点特征及多个网络特征确定的脑电信号的图结构作为输入，脑电信号的跨任务认知负荷识别结果作为输出，训练堆叠式图注意力卷积网络模型，确定训练好的堆叠式图注意力卷积网络；将待测脑电信号输入至训练好的堆叠式图注意力卷积网络模型，确定待测脑电信号的跨任务认知负荷识别结果，提高了跨任务认知负荷识别的正确率。
主权项：1.一种基于脑电信号的跨任务认知负荷识别方法，其特征在于，包括：对不同负荷等级的原始脑电信号进行预处理，确定多个不同频段中每个频段上的不同负荷等级的脑电信号；对每个频段上的不同负荷等级的脑电信号分别进行脑电信号频域特征的提取，确定每个脑电信号的节点特征；采用皮尔逊相关系数、锁相值、相位滞后指数和互信息，构建脑网络结构；通过所述脑网络结构对每个频段上的不同负荷等级的脑电信号进行脑电信号空间域特征的提取，确定多个网络特征；根据所述节点特征及所述网络特征，确定脑电信号的图结构；以所述脑电信号的图结构作为输入，以脑电信号的跨任务认知负荷识别结果作为输出，训练堆叠式图注意力卷积网络模型，确定训练好的堆叠式图注意力卷积网络；所述堆叠式图注意力卷积网络模型包括：堆叠式图注意力层、卷积层及全连接层；将待测脑电信号输入至所述训练好的堆叠式图注意力卷积网络模型，确定所述待测脑电信号的跨任务认知负荷识别结果；所述待测脑电信号的跨任务认知负荷识别结果为脑电信号的负荷等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津理工大学 一种基于脑电信号的跨任务认知负荷识别方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号