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準(zhǔn)確地評價數(shù)字圖形界面下操作員的認(rèn)知負(fù)荷（ cognitive load.CL）、有助于實現(xiàn)認(rèn)知反饋機(jī)制并最終提高人機(jī)工效。為了進(jìn)一步提高評價方法的魯棒性與泛化能力，結(jié)合EEG實驗將 Att-blstm應(yīng)用于CL評價問題中。該方法首先利用Multⅰ-CNN提取EEG的頻域與空間特征，然后利用At- BLSTM提取EEG的時域特征，最后通過多特征融合構(gòu)建CL評價方法。通過招募12名被試，采集了2種CL條件下的EG數(shù)據(jù)進(jìn)行了實驗。實驗結(jié)果表明，文中方法在該數(shù)據(jù)集上的平均準(zhǔn)確率為82%，比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法具有更強(qiáng)的EEG信號表征能力;與其他深度學(xué)習(xí)方法相比，也能更準(zhǔn)確地提取EEG的時域特征，且具有更強(qiáng)的魯棒性。
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