本文選題：駕駛員　切入點：腦力負荷　出處：《哈爾濱工業(yè)大學學報》2016年03期

【摘要】：車載信息系統(tǒng)的使用,道路交通控制信息的復雜,增加了駕駛員腦力負荷量.為對駕駛員腦力負荷進行有效識別,為自動輔助駕駛系統(tǒng)以及交通信息的整合優(yōu)化設計提供依據(jù),以駕駛員腦電信號δ(0.54 Hz),θ(48 Hz),α(813 Hz),β(1330Hz)頻譜幅值為輸入特征,結合SVM模型構建了駕駛員腦力負荷識別模型.在此基礎上,基于駕駛模擬器實驗數(shù)據(jù),對該模型予以試算.結果表明,模型識別正確率可達93.8%96.5%.該模型對駕駛員腦力負荷識別具有較高準確性,可用于駕駛員腦力負荷識別.
[Abstract]:With the use of vehicular information system and the complexity of road traffic control information, the amount of mental load of drivers is increased, which provides a basis for the effective identification of drivers' mental load and for the integration and optimization design of the Auxiliary driving system and traffic information. Based on the input characteristics of the driver's EEG 未 0.54 Hz, 胃 Hu 48 Hz, 偽 Li 813 Hz, 尾 Li 1330 Hz, and combining with the SVM model, a driver's mental load identification model is constructed. Based on the experimental data of the driving simulator, the model is calculated. The results show that, The correct rate of model recognition is 93.8.5%. The model has high accuracy and can be used to identify the mental load of drivers.
【作者單位】： 西南交通大學交通運輸與物流學院;成都市事故預防處;
【基金】：國家自然科學基金(51108390) 國家自然科學基金委鐵道聯(lián)合基金資助(U1234206)
【分類號】：U463.6

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 徐高歡;;SVM在教師教學質(zhì)量評價中的應用[J];浙江水利水電�？茖W校學報;2007年01期

2 王蒙;傅行軍;;基于參數(shù)優(yōu)化SVM的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷[J];江蘇電機工程;2008年01期

3 孫穎;劉玉滿;龔穩(wěn);;基于SVM的多傳感器信息融合[J];長春工業(yè)大學學報(自然科學版);2013年03期

4 彭磊;高峰;任立華;黃真輝;;基于SVM的混沌時間序列預測模型應用研究[J];工程勘察;2013年09期

5 劉海松;吳杰長;陳國鈞;;克隆選擇優(yōu)化的SVM模擬電路故障診斷方法[J];電子測量與儀器學報;2010年12期

6 劉永斌;何清波;張平;孔凡讓;;基于SVM的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法[J];計算機工程;2012年05期

7 曹鵬;李博;劉鑫;趙大哲;;基于代價敏感SVM優(yōu)化組合算法的微鈣化簇識別[J];東北大學學報(自然科學版);2013年08期

8 郭有貴;曾萍;朱建林;;交-交矩陣變換器SVM的新穎調(diào)制模式(英文)[J];系統(tǒng)仿真學報;2009年22期

9 宋國明;王厚軍;姜書艷;劉紅;;一種聚類分層決策的SVM模擬電路故障診斷方法[J];儀器儀表學報;2010年05期

10 宋國明;王厚軍;劉紅;姜書艷;;基于提升小波變換和SVM的模擬電路故障診斷[J];電子測量與儀器學報;2010年01期

相關會議論文 前10條

1 滕衛(wèi)平;胡波;滕舟;鐘元;;SVM回歸法在西太平洋熱帶氣旋路徑預報中的應用研究[A];S1 災害天氣研究與預報[C];2012年

2 王紅軍;徐小力;付瑤;;基于SVM的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷知識獲取[A];第八屆全國設備與維修工程學術會議、第十三屆全國設備監(jiān)測與診斷學術會議論文集[C];2008年

3 陳兆基;楊宏暉;杜方鍵;;用于水下目標識別的選擇性SVM集成算法[A];中國聲學學會水聲學分會2011年全國水聲學學術會議論文集[C];2011年

4 程麗麗;張健沛;楊靜;馬駿;;一種改進的層次SVM多類分類方法[A];第三屆全國信息檢索與內(nèi)容安全學術會議論文集[C];2007年

5 左南;李涓子;唐杰;;基于SVM的肖像照片抽取[A];第三屆全國信息檢索與內(nèi)容安全學術會議論文集[C];2007年

6 寧偉;苗雪雷;胡永華;季鐸;張桂平;蔡東風;;基于SVM的無參考譯文的譯文質(zhì)量評測[A];機器翻譯研究進展——第四屆全國機器翻譯研討會論文集[C];2008年

7 劉旭;羅鵬飛;李綱;;基于擬合角特征及SVM的雷達輻射源個體識別[A];全國第五屆信號和智能信息處理與應用學術會議�？�(第一冊)[C];2011年

8 羅浩;謝軍龍;胡云鵬;;地源熱泵空調(diào)系統(tǒng)故障診斷中SVM的應用[A];全國暖通空調(diào)制冷2008年學術年會資料集[C];2008年

9 劉閃電;王建東;;權重部分更新的大規(guī)模線性SVM求解器[A];2009年研究生學術交流會通信與信息技術論文集[C];2009年

10 王艦;湯光明;;基于SVM的圖像隱寫檢測分析[A];第八屆全國信息隱藏與多媒體安全學術大會湖南省計算機學會第十一屆學術年會論文集[C];2009年

相關博士學位論文 前1條

1 陳志茹;基于SVM集成學習的miRNA靶基因預測研究[D];燕山大學;2015年

相關碩士學位論文 前10條

1 楊劉;基于PCA與SVM的地力評價研究[D];中南林業(yè)科技大學;2015年

2 伍岳;基于SVM的文本分類應用研究[D];電子科技大學;2014年

3 高傳嵩;基于SVM文本分類的問答系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D];南京大學;2014年

4 馮天嬌;基于肝臟表觀模型和優(yōu)化SVM的肝癌識別方法的研究與實現(xiàn)[D];東北大學;2013年

5 姚磊;基于SVM主動學習的音樂分類[D];南京郵電大學;2015年

6 張漢女;基于SVM的海岸線提取方法研究[D];東北師范大學;2010年

7 劉軍;基于SVM的半監(jiān)督網(wǎng)絡入侵檢測系統(tǒng)[D];復旦大學;2009年

8 張永俊;基于SVM的增量入侵檢測方法研究[D];西安科技大學;2013年

9 田冪;基于概率SVM的腫瘤預警系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D];吉林大學;2013年

10 王碩;基于廣義S變換和SVM的電壓暫降檢測與識別方法研究[D];燕山大學;2013年

，

本文編號：1687218