实时分级准确率达93.5%
在传统机器学习与深度学习疲劳评估方法基础上引入注意力机制动态分配网络权重，在保证高准确率的同时显著缩短时间开销，实现肌肉疲劳的实时评估。
Dang, Yukun · Zitong, Liu · 杨熙鑫 · Ge, Linqiang · 苗盛
Internet of Things and Cyber-Physical Systems 2023
在双通道肌电上达到93.5%，比传统机器学习更可靠，可用于指导康复训练。
仅需3.73秒即可完成评估，满足实时性要求，可应用于在线监测。
注意力机制动态分配网络权重，自动关注关键信息，无需手工设计特征。