Miner Fatigue Detection from Electroencephalogram-Based Relative Power Spectral Topography Using Convolutional Neural Network.

Xu, Lili; Li, Jizu; Feng, Ding

Xu, Lili; Li, Jizu; Feng, Ding.

Afiliação

Xu L; College of Economics and Management, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China.
Li J; College of Coal Engineering, Shanxi Datong University, Datong 037009, China.
Feng D; College of Economics and Management, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China.

Sensors (Basel) ; 23(22)2023 Nov 09.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-38005443

Assuntos

Aprendizado de Máquina; Redes Neurais de Computação; Eletroencefalografia/métodos; Carga de Trabalho; Carvão Mineral

Palavras-chave

EEG; convolutional neural network (CNN); deep learning; fatigue detection; miners; the relative power spectral density (RPSD)

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Redes Neurais de Computação / Aprendizado de Máquina Idioma: En Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google