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摘要 — 近年来，使用生理传感器预测工作量的方法多种多样。然而，这些方法中的大多数都是在小数据集上训练模型，大脑中的通道位置数量很少，这限制了模型在参与者、任务或实验会话之间迁移的能力。在本文中，我们介绍了一种新方法，该方法使用基于认知负荷理论的方法并采用结合注意力机制和自监督标签增强 (SLA) 的双向门控循环单元 (BiGRU)，对大量跨参与者和跨会话的高密度功能近红外光谱 (fNIRS) 数据集进行建模。我们表明，我们提出的 CNN-BiGRU-SLA 模型可以学习和分类不同级别的工作记忆负荷 (WML) 和视觉处理负荷 (VPL) 在不同参与者之间。重要的是，我们利用多标签分类方案，我们的模型经过训练可以预测同时发生的 WML 和 VPL 水平。我们使用留一法 (LOOCV) 和 10 倍交叉验证来评估我们的模型。使用 LOOCV，对于二元分类（关闭/打开），我们在 22 位参与者（每位参与者参加了 2 次会话）中获得了 WML 的 0.9179 F1 分数和 VPL 的 0.8907 F1 分数。对于多级（关闭、低、高）分类，我们获得了 WML 的 0.7972 F1 分数和 VPL 的 0.7968 F1 分数。使用 10 倍交叉验证，对于多级分类，我们获得了
从... 预测视觉感知和工作记忆负荷
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