跨受试者疲劳识别
该分类器通过多层集成与随机规则保留，综合多子分类器结果，适应不同受试者与数据分布，缓解类别不平衡并降低误差累积，在疲劳驾驶脑电检测中实现稳定且可解释的识别。
郜东瑞 · Liu, Shihong · Yingxian, Gao · Li, Pengrui · Haokai, Zhang · Wang, Manqing · Yan, Shen · 王录涛 · 张永清
IEEE Transactions on Fuzzy Systems 2024
多个子分类器的线性组合能够适应不同受试者和数据集，减少个体差异对检测效果的影响。
所设计的模糊特征集成方法能更有效地捕获多个子分类器的特征，从而缓解数据集的不平衡问题。
模型在多个脑电疲劳数据集上表现出良好的性能和可解释性，而TSK模糊系统天然具有规则可读的透明结构。