基于EEG的夜班矿工疲劳检测北大核心CSCD |
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引用本文: | 田水承,胥静,田方圆,路伟,孙璐瑶.基于EEG的夜班矿工疲劳检测北大核心CSCD[J].安全与环境学报,2022(4):2034-2040. |
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作者姓名: | 田水承 胥静 田方圆 路伟 孙璐瑶 |
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作者单位: | 1.西安科技大学安全科学与工程学院710054;2.西安科技大学安全与应急管理研究所710054; |
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基金项目: | 国家自然科学基金面上项目(51874237);国家自然科学基金重点支持项目(U1904210);国家社科基金项目(20XGL025)。 |
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摘 要: | 为了研究煤矿中夜班工人的疲劳状况和疲劳检测方法,通过对夜班矿工脑电和行为指标进行分析,建立BP神经网络模型预测矿工疲劳程度。选择15名夜班矿工作为被试,通过脑电图(EEG)测量其夜班前后执行Oddball任务时的脑电信号,通过快速傅里叶变换提取脑电特征值(α+θ)/β、(α+θ)/(α+β)、θ/β和α/β,收集认知任务期间的准确性和反应时间,作为疲劳检测指标建立BP神经网络模型,对夜班矿工的疲劳等级进行预测。对夜班前后矿工脑电信号中所有通道的特征值进行配对t检验,共得到6个显著通道的特征值,与反应时间、准确率等建立BP神经网络模型,总体检测准确度为89.685%。该模型对检测夜班矿工的疲劳程度具有较高准确性,可为矿工疲劳干预措施和检测装备的研发提供技术手段和理论基础。
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关 键 词: | 安全社会工程 夜班矿工 疲劳 脑电 BP神经网络 |
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