视疲劳预见性预测的分类模型的训练方法及训练装置

摘要

本公开描述一种视疲劳预见性预测的分类模型的训练方法及训练装置，该训练方法包括获取多个受试者在使用立体显示设备之前的脑电信号以及与各个受试者对应的视觉疲劳标签，脑电信号包括静息态信号和任务态信号，提取针对静息态信号的第一指标集，提取针对任务态信号的第二指标集，第二指标集包括任务态信号中各个类型的刺激事件对应的事件指标集，基于分类模型的超参数、第一指标集和第二指标集确定用于搜索最优个体的优化器的多个个体的元素，并基于由分类模型和视觉疲劳标签确定的个体的适应度确定最优个体，进而基于最优个体确定分类模型的超参数和目标指标。由此，提供一种能够在使用立体显示设备之前预测视疲劳结果的分类模型的训练方法。