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基于眼动和脑电特征的高速铁路行车调度员疲劳状态判别研究
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作者 张光远 王灿 陈诚 《铁道运输与经济》 北大核心 2024年第11期196-204,212,共10页
针对当前高速铁路行车调度员疲劳状态判别方法尚未结合多源信息的优势,提出了一种基于多源信息的高速铁路行车调度员疲劳状态判别方法,在利用支持向量机对眼动和脑电特征进行软分类作为决策层输入的基础上,结合上一时间点疲劳状态判别结... 针对当前高速铁路行车调度员疲劳状态判别方法尚未结合多源信息的优势,提出了一种基于多源信息的高速铁路行车调度员疲劳状态判别方法,在利用支持向量机对眼动和脑电特征进行软分类作为决策层输入的基础上,结合上一时间点疲劳状态判别结果,利用改进的D-S证据理论进行决策层融合得到最终的判别结果。通过采集20名行车调度员的模拟实验数据对模型进行检测,结果表明:改进后的研究方法在疲劳状态判别方面准确率达到93.75%。可以看出,信息融合判别的准确率高于单纯依靠眼动和脑电特征的方法,增加上一时间点的疲劳判别结果有助于提高模型的鲁棒性和可靠性,并且改进的模型对高速铁路行车调度员疲劳状态判别具有有效性。 展开更多
关键词 眼动和脑电特征 高速铁路行车调度员 支持向量机 D-S证据理论 疲劳状态判别
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