一种个性化认知疲劳模型的建立方法

本发明公开了一种个性化认知疲劳模型的建立方法。利用N‑back任务对受试者进行任务测试，同时采集生理特征数据，利用k‑means算法对N‑back任务准确率和反应时间进行聚类，获得原始数据的疲劳标注，从而实现对全程采集的生理特征数据进行标注，然后使用深度学习分类模型对不同个体进行个性化模型建立。本发明采用N‑back任务绩效作为认知疲劳标注，首次提出对不同个体建立个性化疲劳预测模型，使用不同批次的数据作为训练集和测试集进行模型的训练与测试，实现了优于主观评测指标的疲劳预测效果。