摘要
本申请公开了一种脑状态分期波动的感知方法及装置,涉及机器人和人工智能综合技术领域,该方法包括获取待测人员执行任务时的人体脑电信号以及行为学数据;将人体脑电信号输入至脑状态短期波动感知模型,得到待测人员的脑力负荷变化;将行为学数据输入至脑状态长期波动感知模型,得到待测人员的技能水平变化;将脑力负荷变化和技能水平变化输入至脑状态短期和长期波动综合信息融合模型,生成待测人员的综合输出结果。本申请可提升脑‑机互适应能力。
技术关键词
人体脑电信号
脑力负荷变化
轻量化卷积神经网络
综合信息融合
脑电特征提取
神经网络分类器
数据预处理器
识别器
脑电采集器
数据读取器
神经网络模型
感知装置
脑电采集设备
子系统
特征值
概率密度函数
机器人
耦合器
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智能检测方法
轻量化卷积神经网络
坐标系
AR眼镜
SLAM技术
路面附着系数
四轮车辆
聚类神经网络
频域特征
轻量化卷积神经网络
分辨率
脑电特征提取
图像嵌入
脑电图数据
多模态