一种基于多模态信号的人机交互任务负荷的预测方法
技术特征：
1.一种基于多模态信号的人机交互任务负荷的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于多模态信号的人机交互任务负荷的预测方法，其特征在于，步骤(1)具体包括：
3.如权利要求2所述的一种基于多模态信号的人机交互任务负荷的预测方法，其特征在于，步骤(2)具体包括：
4.如权利要求3所述的一种基于多模态信号的人机交互任务负荷的预测方法，其特征在于，步骤(3)具体包括：
5.如权利要求4所述的一种基于多模态信号的人机交互任务负荷的预测方法，其特征在于，步骤(4)具体包括：
6.如权利要求5所述的一种基于多模态信号的人机交互任务负荷的预测方法，其特征在于，步骤(5)具体包括：
7.如权利要求2所述的一种基于多模态信号的人机交互任务负荷的预测方法，其特征在于，步骤(1)中n＝3，评分小于40分为任务负荷等级1，评分40分以上且小于55分为任务负荷等级2，评分55分以上为任务负荷等级3。
8.如权利要求2所述的一种基于多模态信号的人机交互任务负荷的预测方法，其特征在于，步骤(1)和步骤(3-1)中的人数为20人以上。
技术总结
本发明公开了一种基于多模态信号的人机交互任务负荷的预测方法，包括：(1)对应任务难度的负荷等级划分，通过实验操作后的量表评分得到对应任务具体的任务负荷等级；(2)实验操作平台搭建；构建一个融合多模态生理测评的实验操作平台；(3)生理指标的精确提取：根据实验操作平台采集的多模态生理信号数据，提取与任务负荷相关的脑电、眼电和肌电指标；(4)通过回归分析构建预测模型：将任务负荷作为因变量，生理指标作为自变量进行回归分析，构建任务负荷等级的累计概率预测公式和独立概率预测公式；(5)验证预测模型模型的预测准确率。本发明能更精确地预测用户在不同任务执行过程中的负荷水平，从而提高人机交互系统的效率和用户体验。
技术研发人员：吴晓莉,韩炜毅,方泽茜,晏彪,李鑫浩
受保护的技术使用者：南京理工大学
技术研发日：
技术公布日：2024/11/14
文档序号 :
【 40001584 】
技术研发人员：吴晓莉,韩炜毅,方泽茜,晏彪,李鑫浩
技术所有人：南京理工大学
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
技术研发人员：吴晓莉,韩炜毅,方泽茜,晏彪,李鑫浩
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