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一种基于核心脑网络和张量分解的驾驶疲劳状态检测方法

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本发明公开一种基于核心脑网络和张量分解的驾驶疲劳状态检测方法。本发明创新性的结合相关性分析和图论中心性原理为判断节点重要性的依据，考虑功能网络随精神状态的变化，通过保留关键节点和相应边来确定影响精神状态的核心脑网络。针对多层脑网络不同频带的脑网络特征之间的关联无法被有效挖掘的问题，本发明将脑网络数据作为高阶张量，使用连续低秩非负塔克分解算法，使用张量分解的方法保留不同频带脑网络之间的相互联系，快速高效的提取多层核心脑网络的分类特征。

著录项

公开/公告号CN115553781A

专利类型发明专利
公开/公告日2023-01-03

原文格式PDF
申请/专利权人杭州电子科技大学;
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申请/专利号CN202211190514.9
发明设计人杨昆;杨锡亮;张建海;朱莉;程世超;姚振宁;
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申请日2022-09-28
分类号A61B5/18;A61B5/369;A61B5/372;A61B5/00;
代理机构杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);
代理人朱亚冠
地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
入库时间 2023-06-19 18:11:21

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2023-01-03

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发明专利申请公布

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