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蒋鹏民;
桂林电子科技大学;
多通道信息融合; 司机; 疲劳状态;
机译:基于新型聚类技术对司机疲劳检测的多通道EEG特征的最佳成像
机译:基于最短路径树组合的功能性脑网络及其在疲劳驾驶状态识别中的应用及疲劳驾驶神经机理分析
机译:基于多通道音频信号的混凝土泵送管道安全状态识别
机译:基于眼睛状态识别的司机疲劳检测
机译:信息融合和伪影检测可改善多通道脑波形分类器的性能。
机译:基于样本熵和内核主成分分析的驱动疲劳状态识别方法研究
机译:基于信息融合的机器状态识别
机译:基于实例的状态识别的强化学习的第一个结果
机译:基于司机疲劳图的个性化路由
机译:技术研究中使用的基于计算机的基于块的建模过程涉及通过组合准备好的图来形成整体框图,并通过连接模型平面垂直交换数据
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