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Robust multimodal mental workload classification: a cross-physiological condition machine learning approach
DOI:10.1016/j.cmpb.2026.109251.png)
摘要
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• 睡眠限制降低了精神工作负荷水平分类的性能
• 缺氧降低了精神工作负荷水平分类的性能
• 跨生理条件的评估很重要
• 在不同生理条件下训练模型可提高其鲁棒性
• 多模态数据集可提高模型性能
Keyword:
cross- validation
ECG
EEG
eye tracking
hypoxia
mental workload
sleep restriction
supervised machine learning
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