【摘 要】
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列车运行安全与列车驾驶员的注意力状态密切相关,为了快速准确检测驾驶员的注意力状态,提出一种基于特征编码和卷积神经网络(FECNN)的注意力状态检测方法。对从Kaggle数据集
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列车运行安全与列车驾驶员的注意力状态密切相关,为了快速准确检测驾驶员的注意力状态,提出一种基于特征编码和卷积神经网络(FECNN)的注意力状态检测方法。对从Kaggle数据集上下载的5名参与者的脑电图数据,用快速独立成分分析(FastICA)和小波滤波方法进行去噪,从中提取微分熵(DE)特征,并进行最大最小归一化;然后将D E特征编码成对应的矩阵,转化为对应的彩色图,标上对应的状态类别。将数据预处理后的彩色图作为卷积神经网络的输人,通过对模型参数的不断优化,得到分类精度较好的注意力状态检测模型。对提取D
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