A LightGBM-Based EEG Analysis Method for Driver Mental States Classification
المؤلفون المشاركون
Babiloni, Fabio
Kong, Wanzeng
Zeng, Hong
Yang, Chen
Zhang, Hua
Wu, Zhenhua
Zhang, Jiaming
Dai, Guojun
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-09-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Fatigue driving can easily lead to road traffic accidents and bring great harm to individuals and families.
Recently, electroencephalography- (EEG-) based physiological and brain activities for fatigue detection have been increasingly investigated.
However, how to find an effective method or model to timely and efficiently detect the mental states of drivers still remains a challenge.
In this paper, we combine common spatial pattern (CSP) and propose a light-weighted classifier, LightFD, which is based on gradient boosting framework for EEG mental states identification.
The comparable results with traditional classifiers, such as support vector machine (SVM), convolutional neural network (CNN), gated recurrent unit (GRU), and large margin nearest neighbor (LMNN), show that the proposed model could achieve better classification performance, as well as the decision efficiency.
Furthermore, we also test and validate that LightFD has better transfer learning performance in EEG classification of driver mental states.
In summary, our proposed LightFD classifier has better performance in real-time EEG mental state prediction, and it is expected to have broad application prospects in practical brain-computer interaction (BCI).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zeng, Hong& Yang, Chen& Zhang, Hua& Wu, Zhenhua& Zhang, Jiaming& Dai, Guojun…[et al.]. 2019. A LightGBM-Based EEG Analysis Method for Driver Mental States Classification. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129430
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zeng, Hong…[et al.]. A LightGBM-Based EEG Analysis Method for Driver Mental States Classification. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2019 (2019), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129430
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zeng, Hong& Yang, Chen& Zhang, Hua& Wu, Zhenhua& Zhang, Jiaming& Dai, Guojun…[et al.]. A LightGBM-Based EEG Analysis Method for Driver Mental States Classification. Computational Intelligence and Neuroscience. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129430
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1129430
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر