【摘 要】
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为客观、准确地判别驾驶员的疲劳程度，采用多项驾驶员生理指标、基于粒子群与支持向量机（ SVM）算法建立驾驶疲劳等级判别模型，首先将驾驶员疲劳状态分为清醒、轻度疲劳、重度疲劳
【机 构】
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吉林大学交通学院,吉林大学汽车工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（51308251）,中国博士后科学基金（2013M541306）.
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为客观、准确地判别驾驶员的疲劳程度，采用多项驾驶员生理指标、基于粒子群与支持向量机（ SVM）算法建立驾驶疲劳等级判别模型，首先将驾驶员疲劳状态分为清醒、轻度疲劳、重度疲劳和睡意4个等级，然后将驾驶员的心电RR间期标准差、心率均值、呼吸潮气量、脑电的α波、β波和δ波功率谱密度积分等作为SVM的输入变量，驾驶疲劳等级作为输出变量，引入粒子群算法优化SVM的惩罚系数和核函数参数对判别模型进行标定，采用吉珲高速公路上的实车实验数据对模型有效性进行验证。结果表明：本模型对4项疲劳等级的判别准确率均高于85％，对于
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