【摘 要】
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本文旨在探索大脑疲劳的客观指标,提高脑疲劳状态检测的正确率。通过持续认知任务实验诱发脑疲劳,在脑电数据的基础上,构建了正常态和疲劳态的脑功能网络,利用复杂网络理论计
【机 构】
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河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室; 河北工业大学河北省电磁场与电器可靠性重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(31300818,51377045,31400844);河北省高等学校自然科学基金(QN2016097)
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本文旨在探索大脑疲劳的客观指标,提高脑疲劳状态检测的正确率。通过持续认知任务实验诱发脑疲劳,在脑电数据的基础上,构建了正常态和疲劳态的脑功能网络,利用复杂网络理论计算并分析了正常态和疲劳态的脑功能网络节点特征参数(度、中间中心度、聚类系数和节点平均路径长度),并将其作为支持向量机的分类特征,采用网格搜索法对6重交叉验证下的支持向量机进行参数寻优,实现对所有被试的分类研究。结果表明,将脑功能网络的节点特征参数作为分类算法的分类特征,能够很好地区分正常态与脑疲劳态,可以将该方法用于脑疲劳状态的客观评定中。
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