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发明公开
一种基于自加权增量RVFL网络的脑电疲劳预测方法审中-实审

公开(公告)号：CN113988123A

公开(公告)日：2022-01-28

申请号：CN202111212547.4

申请日：2021-10-19

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 陈柯锭 , 张怿恺 , 彭勇

IPC: G06K9/00 , G06N3/04 , G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于自加权增量RVFL网络的脑电疲劳预测方法。本发明步骤如下：1、多个被试者分别在模拟驾驶系统下进行脑电数据采集。2、对步骤1所得的所有脑电数据进行预处理和特征提取。3、建立自加权RVFL网络用于离线训练一个基础疲劳预测模型。4、求解输出权重和特征权重分布5、采集在线脑电数据并进行与步骤2相同的步骤。6、将离线训练完成的疲劳预测模型转为增量式的在线疲劳预测模型。7、求解输出权重和特征权重分布。8、对在线脑电数据进行预测与学习。本发明通过回归预测、增量学习和自加权变量的方式提高了模型的预测精度。

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