基于EEG监测与机器学习的认知能力预测模型在安全关键行业中的应用研究

为解决安全关键行业中人类认知波动引发的安全隐患，研究人员通过整合脑电图(EEG)监测与机器学习技术，开发了针对前额叶皮层活动的认知评估模型。研究招募10名健康成人进行15天标准化实验，采用KNN、决策树、SVM和ANN算法分析数据。结果显示决策树模型对注意力评估灵敏度达94.25%，ANN模型对工作记忆预测准确率达83.90%，证实神经生理指标对认知性能预测的实用价值。

　　

在安全关键领域，人类认知能力的细微波动可能引发重大事故。这项研究创新性地将脑电图(EEG)技术与机器学习相结合，以前额叶皮层神经活动为生物标志物，构建了认知能力预测体系。实验设计严谨，10名健康受试者在15天标准化环境中同步接受EEG监测和认知测试。

研究团队采用四重机器学习武器库：k-最近邻(KNN)、决策树、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)，对EEG信号进行特征挖掘。决策树模型展现出惊人的注意力识别能力，94.25%的灵敏度意味着它能精准捕捉"走神"瞬间，84.97%的精度确保误报率极低。而ANN模型则在记忆评估中拔得头筹，83.90%的准确率使其成为工作记忆的"读心专家"。

特别值得注意的是，眨眼模式这类常被忽视的生理指标，竟成为预测认知状态的关键特征。这项研究为高风险行业人员状态监控提供了新范式，那些隐藏在脑电波中的^γ振荡和_θ波，或许就是预防重大事故的密码本。