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準確地評價數字圖形界面下操作員的認知負荷（ cognitive load.CL）、有助于實現認知反饋機制并最終提高人機工效。為了進一步提高評價方法的魯棒性與泛化能力，結合EEG實驗將 Att-blstm應用于CL評價問題中。該方法首先利用Multⅰ-CNN提取EEG的頻域與空間特征，然后利用At- BLSTM提取EEG的時域特征，最后通過多特征融合構建CL評價方法。通過招募12名被試，采集了2種CL條件下的EG數據進行了實驗。實驗結果表明，文中方法在該數據集上的平均準確率為82%，比傳統機器學習的方法具有更強的EEG信號表征能力;與其他深度學習方法相比，也能更準確地提取EEG的時域特征，且具有更強的魯棒性。
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