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面向协作学习的学习者脑电数据采集与学习状态分类研究

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面向协作学习的学习者脑电数据采集与学习状态分类研究

作者：陈宇飞华中师范大学

学位级别：硕士

协作学习是一种通过小组的形式组织学生经过充分协同、相互配合、共同完成学习任务的学习方式,其对于提高学生学习的主动性、培养学生的创新精神等有积极的作用。目前,协作学习这种学习方式已在教学中广泛普及。但是,由于学生之间的知... 详细信息

协作学习是一种通过小组的形式组织学生经过充分协同、相互配合、共同完成学习任务的学习方式,其对于提高学生学习的主动性、培养学生的创新精神等有积极的作用。目前,协作学习这种学习方式已在教学中广泛普及。但是,由于学生之间的知识水平、学习能力等各不相同,导致一些学生在协作学习中的参与度并不高,而教师难以准确和及时地掌握每个学生的学习状态,无法及时地对需要帮助的学生给予教学干预。针对目前协作学习中出现的问题,本文提出了一种基于脑电数据的协作状态分类方法,能够对学习者的协作状态进行自动识别,为辨别学习者的协作状态提供了一种新的思路。本文主要从脑电采集系统的研发、协作学习实验设计与数据采集、协作状态分类模型的构建三个方面展开研究。首先,为了对学习者的脑电数据进行采集,本文设计并实现了一个脑电采集系统。该系统使用MindWave Mobile脑电设备采集学习者的脑电数据并通过蓝牙将脑电数据发送到电脑,然后利用该脑电设备提供的二次开发接口对脑电数据进行解析并将解析后的数据发送到Kafka消息队列中做进一步处理,最后使用关系型数据库MySQL对脑电数据进行存储。其次,为了收集协作学习场景下的脑电数据进行研究,本文设计了协作学习实验并招募了 36名被试者进行实验,被试者被随机分组,每3人为一个小组,一共进行了 12组实验。在实验过程中每位学习者需要佩戴MindWave Mobile脑电设备以收集脑电数据并根据给出的学习材料和任务在学习平台上绘制概念图,最后通过小组成员协作得出小组的概念图。在实验期间使用录音和录像设备对整个实验过程进行了记录。实验结束后根据收集的音频和视频数据并结合ICAP框架对学习者的协作状态以20秒为固定时长进行了人工标注。协作状态一共分为了 5种,分别是交互学习、建构学习、主动学习、被动学习和无效学习。最终一共得到3231条数据,总时长约64620秒。最后,本文根据循环神经网络LSTM和GRU并结合集成学习算法AdaBoost提出了 LSTM-AdaBoost和GRU-AdaBoost两种分类模型对学习者的协作状态进行分类,并在自建的脑电数据集上对模型的分类效果进行了评估。然后与KNN、SVM、决策树、随机森林等这些传统的分类算法构建的模型进行了比较。结果表明,基于循环神经网络LSTM或GRU构建的模型的分类效果要明显好于用传统算法构建的模型。传统分类模型效果最好的为随机森林,它的准确率为0.30,基于GRU构建的模型的分类效果相较于LSTM要略好,准确率为0.35,而使用AdaBoost集成学习算法构建的GRU-AdaBoost模型分类效果最好,准确率达到了 0.38。

关键词：协作学习脑电数据状态分类循环神经网络学习分析

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基于图像混合编码的脑电数据加密方法

单片机与嵌入式系统应用 2020年第12期20卷 23-27页

作者：白慧敏王鉴牛泽中北大学信息探测与处理山西省重点实验室太原030051

针对脑电数据传输过程中的安全性问题,本文提出一种基于压缩编码的脑电数据加密传输方法。发送端对脑电数据进行特征消除的预处理后将其隐写为假图像,并依据脑电数据特征对此图像进行混合编码;接收方通过特定的逆处理过程恢复脑电数据... 详细信息

针对脑电数据传输过程中的安全性问题,本文提出一种基于压缩编码的脑电数据加密传输方法。发送端对脑电数据进行特征消除的预处理后将其隐写为假图像,并依据脑电数据特征对此图像进行混合编码;接收方通过特定的逆处理过程恢复脑电数据。该方法隐密了脑电数据的特征,在增强数据传输安全性的同时减少了传输数据量。分析结果表明,在保证恢复数据能达到原数据时频域特征的条件下,传输数据比原始脑电数据的熵值提升了42.4%,同时数据压缩比达到1.51,实现了对脑电数据的轻量级高效加密。

关键词：脑电数据图像编码数据加密

基于脑电数据的飞行签派员劳动负荷强度影响多维度分析

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工业卫生与职业病 2023年第1期49卷 1-4,17页

作者：王波罗凤娥中国民用航空飞行学院四川广汉618307 航空运行控制技术研究所

目的评估飞行签派员负荷强度对认知能力和任务绩效的影响。方法基于某航空公司签派员白班执勤时间(8:00-18:00),设计工作负荷评估方案,采集签派员工作前后相同试验下脑电数据,从主观评价、反应时指标、生理信号多维度开展研究。过程运... 详细信息

目的评估飞行签派员负荷强度对认知能力和任务绩效的影响。方法基于某航空公司签派员白班执勤时间(8:00-18:00),设计工作负荷评估方案,采集签派员工作前后相同试验下脑电数据,从主观评价、反应时指标、生理信号多维度开展研究。过程运用事件相关电位P300技术对比工作前后P300信号的潜伏期与幅值变化,以场强变化率Φ作为指标量化负荷强度,配合NASA-TLX量表数据,运用SPSS软件研究签派员工作前后负荷强度变化对认知能力的影响差异。结果9:00、13:00、17:00 NASA-TLX平均得分为(35.2±0.37)分、(45.8±0.61)分、(47.8±0.25)分;工作前后行为反应时间分别为(721±60.5)ms和(766±78.4)ms,正确率分别为(98.8±0.9)%和(97.5±2.1)%;与工作前相比,工作后行为反应时间延长(t=7.856,P<0.05),正确率减小(t=-3.609,P<0.05),P300幅值显著降低(P<0.05),P300潜伏期显著延长(P<0.05),脑区场强变化率Φ值减小(P<0.05)。结论伴随连续工作长时间进行,签派员负荷强度存在叠加效应且愈加显著,大脑激活程度减弱,认知反应水平降低,绩效水平下降。

关键词：航空安全飞行签派员脑电数据负荷强度多通道线性描述符

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基于机器学习的癫痫脑电数据分析方法研究

医学信息学杂志 2018年第2期39卷 55-59页

作者：周霖韦晓燕陈子怡周毅中山大学数据科学与计算机学院广州510006 中山大学中山医学院生物医学工程系广州510080 中山大学附属第一医院广州510080

详细阐述基于机器学习的癫痫脑电数据处理和分析方法,包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习和其他类型的机器学习方法,评价这些方法应用于癫痫脑电数据检测的效果。

关键词：癫痫脑电数据机器学习信号分析

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基于脑电信号的数据可视化设计研究

设计 2024年第12期37卷 35-37页

作者：王元龙娟娟江南大学设计学院

基于数据可视化设计的理论方法,总结探索当前脑电数据可视化的特征及设计策略。探讨与分析脑电数据可视化的基本要素,结合脑电可视化案例分析比较,归纳其设计特征以及类别,从建立视觉符号、选择映射关系、设定模态交互3个方面构思脑电... 详细信息

基于数据可视化设计的理论方法,总结探索当前脑电数据可视化的特征及设计策略。探讨与分析脑电数据可视化的基本要素,结合脑电可视化案例分析比较,归纳其设计特征以及类别,从建立视觉符号、选择映射关系、设定模态交互3个方面构思脑电数据可视化的交互设计策略。总结脑电数据可视化的三大特征以及进一步推导出可视化的设计方法。该研究可为脑电数据可视化设计及创新应用提供参考,帮助设计研究者理解和制订合适的研究路径。

关键词：据可视化设计脑电数据视觉隐喻映射关系模态交互

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基于三维层析技术的选择性注意脑电研究

生物医学工程学杂志 2005年第5期22卷 880-883页

作者：刘铁军周文斋尧德中电子科技大学生命科学与技术学院成都610054

利用脑电三维层析技术对左右视野空间选择性注意的ERP进行了研究。结果表明,层析得到的电源强度与头表的脑电数据相比,能更好地反映注意导致的P1、N1相对增强效应,其中尤以N1的增强比较明显。此外,层析结果中还能观察到在该头表数据中... 详细信息

利用脑电三维层析技术对左右视野空间选择性注意的ERP进行了研究。结果表明,层析得到的电源强度与头表的脑电数据相比,能更好地反映注意导致的P1、N1相对增强效应,其中尤以N1的增强比较明显。此外,层析结果中还能观察到在该头表数据中未能反映出来的C1成分。

关键词：事件相关电位空间选择注意三维层析技术空间选择性注意层析技术脑电数据三维增强效应 ERP

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脑电结合行为指标的汽车内饰色彩感性评价

机械科学与技术 2023年第5期42卷 747-754页

作者：邓雅倩林丽郭主恩尹鑫蔡婉欣贵州大学机械工程学院贵阳550025 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025

为准确获取用户对色彩感性的评价信息,提高汽车内饰设计的成功率与效率,引入脑电技术,在解析用户的内隐感性信息基础上,对汽车内饰色彩样本进行感性评价研究。首先收集与汽车内饰色彩相关的形容词汇,通过聚类分析获得代表性意象词汇。... 详细信息

为准确获取用户对色彩感性的评价信息,提高汽车内饰设计的成功率与效率,引入脑电技术,在解析用户的内隐感性信息基础上,对汽车内饰色彩样本进行感性评价研究。首先收集与汽车内饰色彩相关的形容词汇,通过聚类分析获得代表性意象词汇。其次由汽车内饰图片归纳出内饰代表性色相及其空间布局,两两组合形成新内饰色彩样本。接着,内饰色彩样本与代表性词汇建立基于脑电的感性认知实验,并实施感性评价实验。然后,将收集的原始脑电数据与行为数据进行异常值剔除与正向归一化处理,获取标准化数据。最后基于标准化数据应用熵权TOPSIS法,为不同指标进行赋权,并计算样本与意象之间的相对贴近度,得出不同意象下的最佳色彩样本排序。排序结果经专家小组讨论证明客观指标筛选出的方案具有有效性,可作为汽车内饰色彩设计的设计参考。

关键词：汽车内饰色彩感性评价脑电数据行为指标相对贴近度

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基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法

吉林大学学报（理学版） 2021年第1期59卷 101-106页

作者：杨舒涵李博周丰丰吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学软件学院长春130012

针对目前癫痫自动检测算法多集中于为单个患者建立检测模型,泛化能力较弱的问题,提出一种基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法.该算法使用多个癫痫患者的脑电数据,先对数据进行预处理后分析脑电数据间存在的特征,再对特征进行筛选,训... 详细信息

针对目前癫痫自动检测算法多集中于为单个患者建立检测模型,泛化能力较弱的问题,提出一种基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法.该算法使用多个癫痫患者的脑电数据,先对数据进行预处理后分析脑电数据间存在的特征,再对特征进行筛选,训练出一个跨患者的癫痫自动检测模型.该算法不需为每个患者建立单独的检测模型,实现了仅使用一个检测模型即可对不同患者进行癫痫检测.实验结果准确率为0.8774,敏感性为0.8548,特异性为0.9.

关键词：癫痫检测机器学习脑电数据滤波器特征提取特征选择

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不同情绪状态下脑网络的信息流向研究

动力学与控制学报 2022年第1期20卷 60-67页

作者：樊强周律范永晨吴莹西安交通大学机械结构强度与振动国家重点实验室航天航空学院西安710049 西安交通大学力学国家级实验教学示范中心西安710049

脑功能网络的信息流向能反映不同脑区之间的因果关系,通过研究不同情绪状态下脑区间的因果关系,不仅对揭示情绪产生的机理至关重要,而且可以对情绪的产生进行有效的分析、识别和监控.在人工智能领域,有效的情绪识别将直接影响人机交互过... 详细信息

脑功能网络的信息流向能反映不同脑区之间的因果关系,通过研究不同情绪状态下脑区间的因果关系,不仅对揭示情绪产生的机理至关重要,而且可以对情绪的产生进行有效的分析、识别和监控.在人工智能领域,有效的情绪识别将直接影响人机交互过程.本研究使用DEAP情绪数据集,基于传递熵的方法构建有向功能网络,探讨了在不同情绪状态下信息流的流向及强弱变化规律,以及不同脑区间存在的信息传递相互影响模式.研究发现,不同的情绪状态下各脑区的信息流量强度不同,唤醒度越高,信息流强度越大.信息流向和脑区各节点局部连接方式也存在显著差异.同时,进一步证明唤醒度和效价两个情绪维度上存在相互依赖性.该研究为情绪识别提供了重要的参考指标和研究思路.

关键词：脑电数据传递熵有向网络信息流