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基于最小二乘支持向量回归建模方法的人机系统操作员功能状态分析: 2012年; 目的建立具有很强预测能力的数学模型来准确评估人机系统操作员功能状态(Operator Function-al States,OFS)。方法基于采集到的一系列操作员电生理信号及性能数据,采用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)方法对OFS建模。通过网格搜索和10-折交叉验证方法对模型参数进行优化,并将LSSVM与基于遗传算法的模糊建模方法进行比较。结果模型基本能反映OFS的实际变化趋势,输出误差在可接受的范围之内且与基于遗传算法的模糊建模方法得到的模型输出误差相比较小。结论 LSSVM方法具有更好的泛化性能,将其用于OFS评估是有效的。; 秦攀攀张建华; 关键词：最小二乘支持向量机电生理信号

基于最小二乘支持向量机方法的复杂人机系统操作员功能状态建模与预测: 对人机系统操作员功能状态(Operator Functional States, OFS)进行准确评估的关键在于建立具有很强预测能力的数学模型。本文基于采集到的一系列操作员电生理信号及性能数据,采用最小二乘支持向量机(L...; 秦攀攀; 关键词：最小二乘支持向量机电生理信号; 文献传递

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秦攀攀