A robust operators’ cognitive workload recognition method based on denoising masked autoencoder

Identifying the cognitive workload of operators is crucial in complex human-automation collaboration systems. An excessive workload can lead to fatigue or accidents, while an insufficient workload may diminish situational awareness and efficiency. However, existing supervised learning-based methods...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Knowledge-based systems Jg. 301; S. 112370
Hauptverfasser:	Yu, Xiaoqing, Chen, Chun-Hsien
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 09.10.2024
Schlagworte:	Cognitive workload EEG Masked autoencoder Robustness Self-supervised learning Robustness Masked autoencoder Cognitive workload EEG Self-supervised learning
ISSN:	0950-7051
Online-Zugang:	Volltext
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