CN107301497A - 工作记忆能力考核的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种工作记忆能力考核的方法及系统，所述方法包括步骤：在被测人员处于模拟任务状态下，获取所述被测人员的行为指标数据和脑电指标数据；分别将所述行为指标数据和所述脑电指标数据进行特征处理，取得相应的特征值；将所述行为指标数据的特征值和所述脑电指标数据的特征值作为输入样本，采用学习矢量量化算法进行网络训练，得到记忆能力水平输出。采用本发明的工作记忆能力考核的方法及系统，将被测人员脑电幅值和受测者的行为指标相(平均反应时、正确率)融合，并利用了改进的算法，增强了该方法的泛化能力，将原本的长时间训练时间大量降低，这样提高了时效性，从而便于在实际条件下对相应目标人员的工作记忆能力进行实时监测。

Description

工作记忆能力考核的方法及系统
技术领域
本发明涉及特定人员工作记忆能力评估领域，特别涉及一种工作记忆能力考核的方法及系统。
背景技术
在高铁调度作业中，当接收到调度作业任务时，临时记忆一串数字或者指令(比如列车的车次号、公里标、速度)对与高铁安全作业十分重要。
但目前对于工作记忆能力的测评基本都停留在定性的实验测试，但对于调度员来说，每次工作周期之前进行测评是不切实际的。目前存在的重复测量各时域的一元方差，得到若干类波幅上存在着明显性，从而提取特征向量的方法时间复杂度太高。
因此亟待开发一种更高效及通用性的调度员工作记忆能力考核方法。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提供一种工作记忆能力考核的方法及系统，通过融合被测人员的行为指标数据和脑电指标数据，增强了泛化能力，将原本的长时间训练时间大量降低，从而提高了时效性，在评判及时性上得到了提高。
具体而言，所述方法包括步骤：在被测人员处于模拟任务状态下，获取所述被测人员的行为指标数据和脑电指标数据；分别将所述行为指标数据和所述脑电指标数据进行特征处理，取得相应的特征值；将所述行为指标数据的特征值和所述脑电指标数据的特征值作为输入样本，采用学习矢量量化算法进行网络训练，得到记忆能力水平输出。
进一步地，，所述行为指标数据的特征值包括平均反应时和正确率。
进一步地，所述脑电指标数据的特征处理包括：使用主成分分析与判别分析方法对脑电幅值进行降维处理，取得特征值，并利用分类器分类。
进一步地，所述分类器包括单类分类器、多类分类器、概率式分类器。
进一步地，所述记忆能力水平输出呈梯度式评价。
进一步地，所述网络训练具体包括：通过欧式距离最小的标准来寻找获胜的神经元，使相似的样本聚合一起，形成若干类。
其特征在于，所述方法中，所述模拟任务状态具体为：在被测者准备完毕后，测试界面启动，界面将产生多个不同难度的任务代号，当出现靶刺激时，被测者根据屏幕之前给出的任务指示，进行符合相应规则的操作。
另一方面，本发明还提供了一种工作记忆能力考核的系统，该系统包括：测试内容显示单元，用于显示被测人员的模拟任务环境；人机交互单元，用于被测人员的人机交互操控；行为记录单元、脑电信号收集单元，分别用于获取被测人员的行为指标数据、脑电指标数据；特征选取处理单元，用于分别将所述行为指标数据和所述脑电指标数据进行特征处理，取得相应的特征值；综合评价处理单元，用于将所述行为指标数据的特征值和所述脑电指标数据的特征值作为输入样本，采用学习矢量量化算法进行网络训练，得到记忆能力水平输出。
进一步地，所述脑电信号收集单元包括脑电仪。
采用本发明的工作记忆能力考核的方法及系统，将被测人员脑电幅值和受测者的行为指标相(平均反应时、正确率)融合，并利用了改进的算法，增强了该方法的泛化能力，将原本的长时间训练时间大量降低，这样提高了时效性，从而便于在实际条件下对相应目标人员的工作记忆能力进行实时监测。
附图说明
并入到说明书中并且构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例， 并且与描述一起用于解释本发明的原理。在这些附图中，类似的附图标记用于表示类似的要素。下面描述中的附图是本发明的一些实施例，而不是全部实施例。对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种工作记忆能力考核的方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的工作记忆能力考核的方法及系统另一角度的流程及方框示意图；
图3为图本发明实施例提供的一种工作记忆能力考核的系统的方框示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
下面结合附图详细说明本发明实施例涉及的一种工作记忆能力考核的方法。
参见图1和图2所示，该工作记忆能力考核的方法可以包括如下步骤：
在被测人员处于模拟任务状态下，获取所述被测人员的行为指标数据和脑电指标数据；分别将所述行为指标数据和所述脑电指标数据进行特征处理，取得相应的特征值；将所述行为指标数据的特征值和所述脑电指标数据的特征值作为输入样本，采用学习矢量量化算法进行网络训练，得到记忆能力水平输出。
为了能够更好理解本发明的构思，下面结合具体场景及优选实现方式进一 步说明。
在实际考核过程中，被测人员准备完毕后，测试界面启动，界面将产生多个(例如三个)不同难度的任务代号；当出现靶刺激时，根据屏幕之前给出的任务指示，进行符合相应规则的操作。在这个过程中，实时采集被测人员的行为指标数据和脑电指标数据，在练习结束时显示，显示练习阶段的平均反应时、正确率、各脑电幅值指标等参数。
然后，将上述指标作为模型输入，在脑电幅值处理中使用主成分分析与判别分析方法来直接进行降维处理，取得特征值，然后利用分类器进行分类，其中包括单类分类器、多类分类器、概率式分类器，本发明实施例利用学习矢量量化算法进行网络训练，由行为指标(平均反应时、正确率)与降维后脑电幅值输入获取记忆力水平输出，一下为模型方法：
设置上述数据作为输入变量为训练样本，通过欧式距离最小的标准来寻找获胜的神经元，也就是迭代过程中不断的寻找相似的样本，权值向量大的具有更强力的“吸引力”，能将神经网络中的其他神经元包含进来，最终将相似的样本聚合在一起，划分为若干类，实现隐含层的竞争原理，这些非线性的计算都由计算机完成。
鉴于训练样本一般具有一个“标签”，也就是分类的结果，举例而言，可以是二分类“好”与“坏”，构成“{输入，标签}”(比如根据身高和体重来判别一个人是属于哪类身材时，{180cm,80；高且胖}即为一个训练样本)；因而在输出结果中形成的几个结果簇中，根据训练样本中的测试者表现情况很容易分辨结果簇属于哪一类，并且对工作记忆能力进行梯度性的评价(60-70/70-80/80-90/90-100)。
从上述可知，本发明的工作记忆能力考核的方法将受测者脑电幅值和受测者的行为指标相(平均反应时、正确率)融合，并利用了改进的算法，增强了该方法的泛化能力，将原本的长时间训练时间大量降低，这样提高了时效性， 从而便于在实际条件下对相应目标人员的工作记忆能力进行实时监测。
参见图3，本发明实施例还提供了一种工作记忆能力考核的系统，该系统可以包括：测试内容显示单元、人机交互单元、行为记录单元、脑电信号收集单元、特征选取处理单元以及综合评价处理单元等，其中：测试内容显示单元，用于显示被测人员的模拟任务环境；人机交互单元，用于被测人员的人机交互操控；行为记录单元、脑电信号收集单元，分别用于获取被测人员的行为指标数据、脑电指标数据；特征选取处理单元，用于分别将所述行为指标数据和所述脑电指标数据进行特征处理，取得相应的特征值；综合评价处理单元，用于将所述行为指标数据的特征值和所述脑电指标数据的特征值作为输入样本，采用学习矢量量化算法进行网络训练，得到记忆能力水平输出。
在具体实施时，脑电信号收集单元可以采用脑电仪。
此外，前述方法实施例涉及的一些扩展也适用于系统实施例，在此不再一一赘述。并且能够直接和毫无疑义得出，本发明实施例的工作记忆能力考核的系统，也具有前述相应的技术效果。
本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施例的全部或者部分步骤/单元/模块可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述实施例各单元中对应的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光碟等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种工作记忆能力考核的方法，其特征在于，所述方法包括步骤：
在被测人员处于模拟任务状态下，获取所述被测人员的行为指标数据和脑电指标数据；
分别将所述行为指标数据和所述脑电指标数据进行特征处理，取得相应的特征值；
将所述行为指标数据的特征值和所述脑电指标数据的特征值作为输入样本，采用学习矢量量化算法进行网络训练，得到记忆能力水平输出。
2.如权利要求1所述的工作记忆能力考核的方法，其特征在于，所述行为指标数据的特征值包括平均反应时和正确率。
3.如权利要求1所述的工作记忆能力考核的方法，其特征在于，所述脑电指标数据的特征处理包括：使用主成分分析与判别分析方法对脑电幅值进行降维处理，取得特征值，并利用分类器分类。
4.如权利要求3所述的工作记忆能力考核的方法，其特征在于，所述分类器包括单类分类器、多类分类器、概率式分类器。
5.如权利要求1所述的工作记忆能力考核的方法，其特征在于，所述记忆能力水平输出呈梯度式评价。
6.如权利要求1至5任一项所述的工作记忆能力考核的方法，其特征在于，所述网络训练具体包括：通过欧式距离最小的标准来寻找获胜的神经元，使相似的样本聚合一起，形成若干类。
7.如权利要求1至5任一项所述的工作记忆能力考核的方法，其特征在于，所述方法中，所述模拟任务状态具体为：在被测者准备完毕后，测试界面启动，界面将产生多个不同难度的任务代号，当出现靶刺激时，被测者根据屏幕之前给出的任务指示，进行符合相应规则的操作。
8.一种工作记忆能力考核的系统，其特征在于，所述系统包括：
测试内容显示单元，用于显示被测人员的模拟任务环境；
人机交互单元，用于被测人员的人机交互操控；
行为记录单元、脑电信号收集单元，分别用于获取被测人员的行为指标数据、脑电指标数据；
特征选取处理单元，用于分别将所述行为指标数据和所述脑电指标数据进行特征处理，取得相应的特征值；
综合评价处理单元，用于将所述行为指标数据的特征值和所述脑电指标数据的特征值作为输入样本，采用学习矢量量化算法进行网络训练，得到记忆能力水平输出。
9.如权利要求8所述的工作记忆能力考核的系统，其特征在于，所述脑电信号收集单元包括脑电仪。
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