19、航空认知障碍的神经生理测量研究

航空认知障碍的神经生理测量研究

1. 实验数据概述

1.1 CEEGrid电极位置

CEEGrid电极位置通过3D结构传感器扫描仪进行记录,分别针对三名参与者进行单独记录,并对十名参与者进行平均参考。记录维度包括:
- X - Y维度(轴向切割) :X轴从鼻根(Nz:正值)到枕外隆凸(Iz:负值),Y轴从左耳轮 - 耳屏交界处(LHT:正值)到右耳轮 - 耳屏交界处(RHT:负值)。
- Y - Z维度(冠状切割) :Y轴从LHT到RHT,Z轴从头顶(正值)到头顶底部(负值)。
- X - Z维度(矢状切割) :X轴从Nz到Iz,Z轴从头顶到头顶底部。
- 三维综合图 :展示了三名记录参与者(受试者1 - 3)和平均参考的所有三个维度情况。

1.2 事件相关电位(ERP)分析

  • N1成分 :在总平均中能够观察到N1成分,其平均在刺激后161.17 ± 6.18 ms达到最大值。方差分析显示,刺激类型和工作量对该潜伏期没有影响。N1的平均峰值幅度为 - 9.12 ± 3.50 µV,刺激类型和工作量条件之间没有统计学差异。然而,奇数声音的平均峰值幅度为 - 11.34 ± 3.46 µV,标准声音为 - 6.90 ± 1.72 µV。
  • P300成分 :在数据集里几乎观察不到P300成分,但地形图显示在P300时间窗口内有整体的正活动。

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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