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申请/专利权人：天目山实验室

摘要：本发明公开了一种基于多层感知机的情境意识多级判别系统和方法，包括用于提供模型输入数据准备的数据准备模块和用于人机交互条件下对操控员多个情境意识等级判别的多级SA判别模块，数据准备模块包括EEG数据采集子模块和多级SA敏感的EEG特征读入子模块，多级SA判别模块包括输入特征预处理子模块、多级SA判别模型的参数设置子模块和多级SA判别输出子模块；可实现人机交互条件下操控员多个情境意识等级的判别，具有标签片段化、显著性筛选、多等级判别等特点，可为典型人机交互条件下人员状态类触发的分工调整策略设计提供支撑。

主权项：1.一种基于多层感知机的情境意识多级判别系统，其特征在于：包括用于提供模型输入数据准备的数据准备模块和用于人机交互条件下对操控员多个情境意识等级判别的多级SA判别模块；数据准备模块包括EEG数据采集子模块和多级SA敏感的EEG特征读入子模块；EEG数据采集子模块通过脑电帽用于对操控员EEG信号的采集，还用于对采集的EEG信号的电极、冻结片段切分和显著性筛选标准进行读取或手动设置；多级SA敏感的EEG特征读入子模块用于对被EEG数据采集子模块采集到的冻结片段的特征计算，得到多级SA敏感的EEG，多级SA敏感的EEG包括19个EEG特征： α_F7即F7电极点的α波绝对功率、α_FC4即FC4电极点的α波绝对功率、α_FT8即FT8电极点的α波绝对功率、σ1_F7即F7电极点的σ1波绝对功率、σ1_F3即F3电极点的σ1波绝对功率、σ1_F4即F4电极点的σ1波绝对功率、σ1_FC4即FC4电极点的σ1波绝对功率、σ1_FT8即FT8电极点的σ1波绝对功率、σ1_T4即T4电极点的σ1波绝对功率、σ2_F3即F3电极点的σ2波绝对功率、σ2_F4即F4电极点的σ2波绝对功率、σ2_FCZ即FCZ电极点的σ2波绝对功率、σ2_FC4即FC4电极点的σ2波绝对功率、σ2_FT8即FT8电极点的σ2波绝对功率、σ2_C4即C4电极点的σ2波绝对功率、σ2_T4即T4电极点的σ2波绝对功率、σ2_CP4即CP4电极点的σ2波绝对功率、β1_F3即F3电极点的β1波绝对功率、β3_C4即C4电极点的β3波绝对功率；多级SA判别模块包括输入特征预处理子模块、多级SA判别模型的参数设置子模块和多级SA判别输出子模块，多级SA判别模型的参数设置子模块用于设置激活函数选择双曲正切函数tanh、线性整流单元函数relu或逻辑函数logistic其中之一，设置正则化参数选择0.0001、0.001或0.01其中之一，设置隐藏层结构选择每层有50个神经元的两个隐藏层、包含100个神经元的单个隐藏层或第一层100个神经元，第二层50个神经元的两个隐藏层其中之一，设置学习率更新策略选择学习率保持不变或学习率根据训练过程进行调整其中之一，设置用于优化的算法后，创建基于多层感知机的SA判别模型；输入特征预处理子模块用于对得到的多级SA敏感的EEG特征依次进行归一化和标准化处理，并输出为预处理后的多级SA敏感的EEG特征；多级SA判别模型的参数设置子模块用于对预处理后的多级SA敏感的EEG特征分别进行激活函数、正则化参数、隐藏层结构、学习率更新策略和优化算法设置，构建出多级SA判别模型；多级SA判别输出子模块用于根据多级SA判别模型，判别并输出操控员所处的低、中和高SA水平。

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