【摘要】：近年來,可穿戴式智能腦電儀的發(fā)展,為人體狀態(tài)識別和健康管理提供新的發(fā)展機會。為了實現(xiàn)疲勞狀態(tài)智能識別,提出基于可穿戴式腦電儀的疲勞識別健康管理方案,研究進行了腦電波與疲勞的關(guān)系實驗,收集疲勞和腦電波的相關(guān)數(shù)據(jù),并采用wilconxon秩和檢驗、probit模型、logist模型、統(tǒng)計學(xué)分析以及支持向量機、隨機森林等機器學(xué)習(xí)等方法,研究了疲勞程度及其影響因素相關(guān)分析、疲勞程度與腦電波的關(guān)系分析(腦電波特征選擇)、基于腦電波變化的疲勞識別模型以及娛樂節(jié)目對疲勞程度的干預(yù)分析等問題。疲勞程度的客觀影響因素包括工作時長、工作量、工作難度、睡眠時長等。這些因素是造成疲勞的可能原因,而腦電波變量是人體不同疲勞程度下的腦電位表現(xiàn)。前者為因,后者為果。了解疲勞的前因后果,是未來實現(xiàn)腦電波疲勞預(yù)警和健康管理的重要前提。研究疲勞與腦電波的關(guān)系和疲勞識別,需解決的問題是哪種頻率的腦電波影響或呈現(xiàn)人體疲勞狀態(tài)。論文分別從橫向和縱向數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行研究,發(fā)現(xiàn)α腦電波(8-13Hz)、β腦電波(14-30Hz)、θ腦電波(4-7Hz)以及其數(shù)學(xué)組合(α+θ)/β、β/α在疲勞和不疲勞狀態(tài)下的表現(xiàn)都有顯著差異。這些腦電波變量可呈現(xiàn)人體疲勞狀態(tài)的差異,幫助疲勞狀態(tài)的識別。在建立基于腦電數(shù)據(jù)的疲勞識別模型過程中,研究采用并比較了CART、C4.5、隨機森林和支撐向量機在腦電疲勞識別中的應(yīng)用和差異。其中,隨機森林和支撐向量機有更好的泛化能力,數(shù)據(jù)預(yù)測準(zhǔn)確率分別在83%和88%以上。同時,研究認(rèn)為基于疲勞因變量的數(shù)據(jù)平衡處理和數(shù)據(jù)非歸一化處理能夠提高腦電波數(shù)據(jù)的疲勞預(yù)測精度。數(shù)據(jù)歸一化處理容易導(dǎo)致腦電波數(shù)據(jù)量級和波動信息的大量流失,應(yīng)盡量避免或采用其他方式解決。最后,論文從疲勞控制的角度出發(fā),研究在娛樂節(jié)目干預(yù)下實驗者觀看娛樂節(jié)目前后的疲勞差異變化。研究發(fā)現(xiàn),35歲以上人群通過觀看娛樂節(jié)目更容易變得輕松,而35歲以下的年輕人,觀看娛樂節(jié)目前后疲勞沒有顯著的改善或惡化。
【圖文】：

上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文態(tài)識別的應(yīng)用，并對幾種方法的優(yōu)劣勢進行了比較。本文的第七章闡述了娛樂節(jié)目干預(yù)下的疲勞控制問題，分別從年齡和性別兩個角度探索娛樂節(jié)目對疲勞的影響效果，，為個性化健康管理的方案推薦提供參考。本文的第八章將對全文進行總結(jié)，并對后續(xù)的研究提供建議和參考。圖 1-1 所示的是基于可穿戴式腦電儀的疲勞狀態(tài)研究的研究框架圖。

每個問卷問題代表的選項都離散為 0-3 的數(shù)據(jù)變量，表 4-2 和 4-3 描述了每個離散變量取值的含義。每個離散變量的頻率分布如圖4-1所示，疲勞程度中，非常輕松的樣本有13個，較輕松的樣本有52個，有點疲勞的樣本有74個，很疲勞的樣本有12個。關(guān)于工作壓力，無壓力的樣本有29個，壓力較小的樣本有54個，壓力較大的樣本有69個。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R318.6;TP212;TN911.7

【參考文獻】

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本文編號：2707868