北京理工大学;中国人民解放军63919部队唐晓英获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学;中国人民解放军63919部队申请的专利一种基于多模态生理参数的轻量化脑力负荷评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117838152B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311785752.9，技术领域涉及：A61B5/374；该发明授权一种基于多模态生理参数的轻量化脑力负荷评估方法是由唐晓英;饶鸿儒;余新明;刘伟峰;韦明;单聪淼设计研发完成，并于2023-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多模态生理参数的轻量化脑力负荷评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态生理参数的脑力负荷评估方法，为实现脑力负荷评估方法的轻量化和高准确性，本发明采用的技术方案包括如下步骤；S1.构建负荷试验进行多模态数据采集；S2.数据加噪声、数据预处理、特征提取及数据集构建；S3.构建多个分类模型；S4.基于举手表决法的集成模型构建；S5.使用集成模型对受试者的脑电心电数据进行分类。本发明采集受试者在减法计算任务中的单导联脑电、心电数据并进行处理，对数据加噪声后提取特征，构建多个分类模型并使用举手表决进行模型集成。结果表明，本方法提出的集成模型相对于原始特征集模型在分类准确度上有了提升。
本发明授权一种基于多模态生理参数的轻量化脑力负荷评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态生理参数的脑力负荷评估方法，其特征在于，方法包括以下步骤： S1.设计脑力负荷诱发实验，获取实验中不同负荷下的受试者脑电、心电生理数据； S2.对所述生理数据添加不同大小的高斯噪声，并对所述生理数据及加噪声后的生理数据进行预处理得到样本，对得到的样本进行特征提取，提取信号时域特征，频域特征，构建多个特征数据集； S3.使用所述多个特征数据集基于深度学习网络构建不同的分类模型,该分类模型使用所述生理数据构建的特征数据集经过深度学习网络建立脑力负荷分类子模型，同时多个加噪声后生理数据构建的特征数据集也经过深度学习网络分别建立多个脑力负荷分类子模型； S4.利用所述不同的分类模型基于举手表决方法构建集成模型； S5.利用所述集成模型对受试者脑电、心电生理数据进行分类评估。
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