技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于人工鱼群优化H‑ELM的疲劳驾驶检测方法；具体为：1、使用32导脑电采集设备获取驾驶脑电信号；2、对原始脑电信号进行预处理，包括降频、滤波；3、对预处理后的进行短时傅里叶变换再获取其功率谱密度，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；4、对提取的特征使用多层感知超限学习机进行分类学习、识别；5、通过人工鱼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AFSA优化后的H‑ELM分类器对疲劳驾驶脑电信号进行检测，可有效的提高分类检测准确率。
技术研发人员：马玉良;王星;张卫;张启忠;罗志增
受保护的技术使用者：杭州电子科技大学
技术研发日：2019.01.10
技术公布日：2019.06.14