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關(guān)鍵詞：腦力負荷 腦電信號 超限學(xué)習(xí)機 支持向量機 

摘要：為了精確評估個體心理負荷狀態(tài),需要獲取目標(biāo)腦電信號數(shù)據(jù),腦電信號是評估腦力負荷變化的重要指標(biāo)。機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越來越多地用于腦力負荷分類。利用腦電信號特征可在時域和頻域中提取突出信息。因此提出一個結(jié)合支持向量機(SVM)與超限學(xué)習(xí)機(ELM)的混合型腦力負荷分類框架。其中支持向量機作為成員分類器,可在高維EEG特征中查找隱藏信息;超限學(xué)習(xí)機用于融合成員分類器的輸出。將ELM-SVM模型與經(jīng)典腦力負荷分類器進行比較,得出該模型訓(xùn)練精度準(zhǔn)確率為1,且測試精度提升0.1個百分點。

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