[发明专利]一种基于语义网络的人类疲劳监测系统在审
| 申请号： | 201810169659.8 | 申请日： | 2018-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN108280314A | 公开（公告）日： | 2018-07-13 |
| 发明（设计）人： | 于冬梅;李玎 | 申请（专利权）人： | 江苏理工学院 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06F17/18 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 常莹莹 |
| 地址： | 213001 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于语义网络的人类疲劳监测系统，在该系统中包括引起人类疲劳的各个直接影响因素和间接影响因素，假定引起人类疲劳的各个直接和间接影响因素已经通过各种传感器获得，先对引起人类疲劳的各个直接因素和间接因素进行归类，归类后的各个因素之间的关系应用人工智能中表示知识的语义网络进行建模，再通过语义网络中的联合概率分布函数和贝叶斯方程进行求解，最后监测出人类疲劳程度。该系统具有鲁棒性和通用性。 | ||
| 搜索关键词： | 语义网络 疲劳 疲劳监测系统 间接影响 归类 联合概率分布 应用人工智能 间接因素 影响因素 贝叶斯 鲁棒性 传感器 求解 建模 监测 | ||
【主权项】：
1.一种基于语义网络的人类疲劳监测系统，其特征在于：它包括多源信息一模块(101)、多源信息二模块(102)、多源信息三模块(103)、多源信息四模块(104)、多源信息五模块(105)、语义网络(2)和疲劳程度预测(3)，所述多源信息一模块(101)、多源信息二模块(102)、多源信息三模块(103)、多源信息四模块(104)和多源信息五模块(105)分别接收来自各种传感器的影响睡眠质量(12)、工作环境(14)、工作条件(16)、身体条件(18)和生理节奏(20)的信号，并通过语义网络(2)构建的联合概率分布函数和贝叶斯方程进行求解，并通过疲劳程度预测(3)对求解结果进行计算，得出人类疲劳程度。
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