基于脑电样本权重调整的跨被试疲劳驾驶分类方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于脑电样本权重调整的跨被试疲劳状态分类方法。本发明以PSD作为特征提取方法，InstanceEasyTL算法作为分类器，通过对EEG信号的处理及分析，在跨被试的设定下，对驾驶员的疲劳程度进行分类，实现疲劳、清醒两种状态的区分。首先获取数据并预处理；其次使用PSD对脑电数据进行特征提取；然后设置实验的新源域和新目标域，再根据InstanceEasyTL算法进行分类。与传统的机器学习、深度学习方法和基于特征对齐的EasyTL方法相比，在跨被试上拥有更好的分类性能。此外本方法在仅需目标域中小部分比例的数据情况下，仍然能够保持较高的分类性能。
基本信息
专利标题 ：
基于脑电样本权重调整的跨被试疲劳驾驶分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112274154A
申请号 ：
CN202010985572.5
公开（公告）日 ：
2021-01-29
申请日 ：
2020-09-18
授权号 ：
CN112274154B
授权日 ：
2022-05-17
发明人 ：
曾虹张佳明李秀峰吴振华赵月孔万增戴国骏
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
代理机构 ：
杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
朱月芬
优先权 ：
CN202010985572.5
主分类号 ：
A61B5/18
IPC分类号 ：
A61B5/18 A61B5/369 A61B5/372 A61B5/00
IPC结构图谱
A
A部——人类生活必需
A61
医学或兽医学；卫生学
A61B
诊断；外科；鉴定
A61B5/1495
??体内探针的校准或测试
A61B5/15
血液取样装置
A61B5/18
适用于车辆驾驶员的
法律状态
2022-05-17 ：
授权
2021-02-23 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : A61B 5/18
申请日 : 20200918
申请日 : 20200918
2021-01-29 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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