基于EEG功率谱与CHMM的多级精神疲劳识别模型

该论文"基于脑电功率谱-连续隐马尔科夫链的精神疲劳分级模型"发表于2007年的西安交通大学学报，作者赵春临、郑崇勋和赵敏。研究的核心内容是利用多通道脑电图（EEG）数据的功率谱特征来构建一种创新的精神疲劳评估方法。通过提取 EEG 的不同频率成分，即各节律功率谱及其比值，作为关键指标，研究者采用连续高斯密度混合隐马尔科夫模型（Continuous Hidden Markov Model, CHMM）进行分析。 CHMM 的应用在这个领域表现出显著的优势，它能够有效捕捉和理解脑电活动随精神疲劳程度变化的动态模式。研究结果显示，这种方法对识别不同的精神疲劳状态具有较高的分类精度，最高认知准确率达到了惊人的97.5%，这意味着模型在区分轻度、中度和重度疲劳时具有很高的可靠性和准确性。 相比于传统的反向传输人工神经网络，CHMM 在相同的训练样本条件下，显示出更高的分类性能。这表明CHMM在处理时间序列数据，如脑电波信号，时具备更好的适应性和稳定性。论文的贡献在于提供了一种实用且精确的精神疲劳量化工具，这对于理解和预防工作场所中的疲劳现象，以及可能与之相关的健康问题具有重要的实际应用价值。 论文的关键词包括“连续隐马尔科夫模型”，“脑电”，“功率谱”和“精神疲劳”，这些词汇揭示了研究的主要技术路线和关注焦点。该研究不仅推动了神经科学与信息技术的交叉学科发展，也为疲劳研究提供了新的数据分析手段。这项工作对于提升人类健康监测和疲劳管理策略具有深远影响。