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基于EEG的驾驶持续性注意水平PSO-SVM识别模型被引量：4: 2016年; 为了对驾驶持续性注意水平予以有效识别，基于脑电（EEG）信号特征指标构建了一种持续性注意水平识别方法．以驾驶行为绩效为客观测评指标，提出了一种驾驶持续性注意水平等级划分方法．在此基础上，选取驾驶员EEG波段（θ（4～8Hz）、α（8～13Hz）、β（13～30Hz））的频谱幅值及其组合指标（α＋β）β、α/β、（θ＋α）／（α＋β）、θ/β、（α＋β）／θ作为特征指标，将粒子群优化（PSO）算法与支持向量机（SVM）相结合，构建了驾驶持续性注意水平识别算法．最后，基于驾驶模拟器实验数据对该模型予以试算．结果表明模型识别平均正确率可达93．02％．该方法可用于对驾驶员持续性注意水平的识别．; 郭孜政吴志敏潘雨帆余刚张骏; 关键词：粒子群优化支持向量机

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余刚