Cross-session classification of mental workload levels using EEG and an adaptive deep learning model

计算机科学 人工智能 自编码 分类器(UML) 脑电图 工作量 特征选择 机器学习 会话(web分析) 特征提取 模式识别(心理学) 深度学习 语音识别 万维网 精神科 操作系统 心理学
作者
Zhong Yin,Jianhua Zhang
出处
期刊:Biomedical Signal Processing and Control [Elsevier BV]
卷期号:33: 30-47 被引量:136
标识
DOI:10.1016/j.bspc.2016.11.013
摘要

Evaluation of operator Mental Workload (MW) levels via ongoing electroencephalogram (EEG) is quite promising in Human-Machine (HM) collaborative task environment to alarm the temporal operator performance degradation. However, accurate recognition of MW states via a static pattern classifier with training and testing EEG signals recoded on separate days is particularly challenging as EEG features are differently distributed across different sessions. Motivated by the superiority of the deep learning approaches for stable feature abstractions in higher levels, an adaptive Stacked Denoising AutoEncoder (SDAE) is developed to tackling such cross-session MW classification task in which the weights of the shallow hidden neurons could be adaptively updated during the testing procedure. The generalization capability of the adaptive SDAE is first evaluated under within/cross-session conditions. Then, we compare it with the state of the art MW classifiers under different feature selection and the noise corruption paradigms. The results indicate a higher performance of the adaptive SDAE in dealing with the cross-session EEG features. By analyzing the optimal step length, the data augmentation scheme and the computational cost for iterative tuning, the adaptive SDAE is also demonstrated to be acceptable for online implementation.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
1秒前
xiaoguai完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
sjh完成签到,获得积分10
2秒前
chaoschen完成签到,获得积分10
2秒前
syz完成签到,获得积分10
2秒前
佳佳应助儿学化学打断腿采纳,获得20
2秒前
3秒前
幸运的羔羊完成签到,获得积分10
3秒前
Gump发布了新的文献求助10
4秒前
水上书发布了新的文献求助10
4秒前
欣慰外套完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
嗯嗯完成签到 ,获得积分10
6秒前
执着千筹完成签到,获得积分10
7秒前
白斯特发布了新的文献求助10
7秒前
充电宝应助YU采纳,获得10
7秒前
黎明锦葵发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
wsw发布了新的文献求助20
8秒前
爆米花应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
传奇3应助钩子89采纳,获得10
8秒前
今后应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
莉莉子发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
科研通AI2S应助壮观的衫采纳,获得30
8秒前
8秒前
思源应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
9秒前
9秒前
9秒前
9秒前
9秒前
9秒前
9秒前
10秒前
10秒前
刻苦熠彤发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3969383
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514211
关于积分的说明 11172730
捐赠科研通 3249476
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794909
邀请新用户注册赠送积分活动 875441
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804827