一种基于粒子群优化的H‑ELM的驾驶疲劳检测方法

摘要

本发明公开了一种基于粒子群优化的H‑ELM的驾驶疲劳检测方法；具体为使用脑电采集设备采集驾驶脑电信号；对采集到的脑电信号进行预处理；对预处理后的数据加窗进行离散傅里叶变换；根据离散傅里叶变换后的数据求功率谱密度，并根据脑电信号的频带进行频带划分，以各频带的功率作为特征；对提取的特征使用多层学习超限学习机进行分类学习、识别；通过粒子群算法对超限学习机的分类、识别效果进行优化。本发明使用PSO优化后的H‑HELM分类器对驾驶疲劳进行检测，可有效的提高分类检测准确率。