控制理论与应用

作者：王雨佳,鞠翔宇,于扬,李明

单位：国防科技大学智能科学学院,国防科技大学智能科学学院,国防科技大学智能科学学院,国防科技大学智能科学学院

关键词：认知负荷评估; 脑电频谱图; 时空特征; 时空双路神经网络

基金：国家自然科学基金项目(62076248)资助.

准确的认知负荷评估对于增强人机协调能力、提升人机共融系统效率具有重要意义. 目前常用的基于脑电信号的认知负荷评估技术中, 在提取和利用频谱信息的时间和空间关系等方面普遍缺少有效手段. 本文针对脑电频谱图空间分辨率低的特点, 引入胶囊网络有效表征不同导联之间的相对空间关系; 针对脑电频谱图随时间波动的特点, 设计了由长短期记忆网络等组成的时间特征学习支路, 最终通过时空特征融合构建了一种新的认知负荷评估算法. 基于公开数据集的测试结果表明, 本文所提算法的四分类正确率达到99.27%(被试内)和95.16%(跨被试), 在现有算法中性能最优. 消融实验表明, 算法的时、空特征提取模块可分别对脑电频谱图的时空特征进行有效表征, 所提出的双路网络结构能有效完成时空特征的高效融合.

来源：2025年第1期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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