基于受限玻尔兹曼机的疲劳脑电特性分析

发布时间：2024-01-30 00:06

　　为了准确提取和分类视觉疲劳所引起的脑电特征,以此提醒过度用眼的工作人员及时休息,提出了多通道受限玻尔兹曼机算法和卷积神经网络(CNN)算法结合的深度学习混合模型,利用该模型对枕叶区10个通道的脑电信号进行自动提取内在特征和分类。在基于SSVEP的视觉疲劳脑电数据集上进行评估,深度学习混合模型的平均准确率达到88. 63%,比传统的特征提取和分类方法高10%。实验结果证明了深度学习混合模型取得的分类效果较好,并且克服了传统手动提取特征方法不全面的不足,对疲劳脑电的研究具有现实的意义。

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图1受限玻尔兹曼网络

图2MCRBMs结构图

图3MCRBMs-CNN网络结构

图4视觉刺激器

本文编号：3889105