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摘要 - 驾驶员的嗜睡状态是广泛讨论的话题，因为它在造成交通事故中的重要作用。本研究提出了一种新的方法，该方法结合了模糊的常见空间模式（CSP）优化的相位内聚序列（PC）表示和模糊CSP优化的信号振幅表示。该研究旨在检查机敏状态和嗜睡状态之间脑电图（EEG）同步的变化，通过分析脑电图数据，预测驱动因素的反应时间，并随后确定嗜睡的存在。该研究的发现表明，这种方法成功地区分了警报和昏昏欲睡的精神状态。通过使用基于自动编码器的深度编码器数据融合技术和回归模型，例如支持向量回归（SVR）或最少的绝对收缩和选择运算符（LASSO），该提出的方法使用与回归器模型组合的单个特征集优于单个特征集。通过评估均方根误差（RMSE），平均绝对百分比误差（MAPE）和相关系数（CC）来衡量这种优势。换句话说，基于自动编码器的振幅EEG功率功能和PCS功能的融合在回归中，单独在回归器模型中使用这些功能中的任何一个。具体而言，与仅使用单个振幅EEG功率功能和回归相比，与基线模型相比，提议的数据融合方法的RMSE降低了14.36％，MAPE降低25.12％，CC降低了10.12％。
基于模糊共同的基于EEG的反应时间预测...
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