[发明专利]基于集成学习的疲劳驾驶脑电信号回归分析方法有效
| 申请号： | 202010925130.1 | 申请日： | 2020-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN112016504B | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 董娜;张文锜;李英杰;高忠科 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;A61B5/369;A61B5/374;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李丽萍 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成学习的疲劳驾驶脑电信号回归分析方法，采用功率谱密度特征提取器对受试者的30个通道的脑电图信号进行特征提取；用主成分分析法将特征数据进行降维，将降维后的特征数据作为集成学习模型的输入，将集成学习模型的输出进行拟合，最终得到该受试者的疲劳回归曲线；集成学习模型中，对脑电图信号的疲劳指数进行最小二乘拟合，并将拟合后的数据作为集成学习的数据标签；将支持向量回归算法作为基学习器，并采用贝叶斯模型组合方法对支持向量回归算法的输出进行组合。本发明中引入支持向量回归算法作为基学习器，通过增加基学习器的多样性和差异性，以及引入贝叶斯模型组合方法，提高回归分析方法在驾驶员疲劳回归分析中的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 集成 学习 疲劳 驾驶 电信号 回归 分析 方法 | ||
【主权项】：
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