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一种基于多模态信号的人机交互任务负荷的预测方法

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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。
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吴晓莉韩炜毅方泽茜晏彪李鑫浩南京理工大学
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