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創業潛質腦電信號表征與識別方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201310205011.9

申請日:

2013.05.27

公開號:

CN103251417B

公開日:

2014.12.24

當前法律狀態:

終止

有效性:

無權

法律詳情: 未繳年費專利權終止號牌文件類型代碼:1605號牌文件序號:101671084499IPC(主分類):A61B 5/16專利號:ZL2013102050119申請日:20130527授權公告日:20141224終止日期:20150527|||授權|||實質審查的生效IPC(主分類):A61B 5/16申請日:20130527|||公開
IPC分類號: A61B5/16 主分類號: A61B5/16
申請人: 江蘇大學
發明人: 毛翠云; 張西良; 靳露露; 張夏蓉; 梅強; 胡貴蘭; 崔艷梅; 杜貝貝
地址: 212013 江蘇省鎮江市京口區學府路301號
優先權:
專利代理機構: 南京知識律師事務所 32207 代理人: 汪旭東
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201310205011.9

授權公告號:

|||103251417B||||||

法律狀態公告日:

2016.07.20|||2014.12.24|||2013.09.18|||2013.08.21

法律狀態類型:

專利權的終止|||授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明公開了一種創業潛質腦電信號表征與識別方法,屬于腦電信號處理技術領域。本發明通過對創業潛質進行腦電信號表征,并根據該表征對受試者進行創業潛質的識別。本發明對為創業型人才識別培養提供了科學依據,對于提高創業成功率和創業績效、促進創業型經濟深化和發展具有十分重要理論指導意義和實踐推廣價值,同時也為各種腦功能和職業潛力(或勝任力)客觀準確地識別提供了一種新思路。

權利要求書

權利要求書
1.   一種創業潛質腦電信號表征方法,其特征在于,包括以下步驟:
1)分別選取創業成功和創業失敗的兩組受試者帶上電極帽,選取國際腦電圖學會標定的10/20國際標準中Fp1、F3、F7、F4、F8、T6、O1、和O2共8個電極位置,通過放大器分別采集受試者在安靜狀態下和訓練與創業潛質相關情景下的腦電信號,生成事件相關腦電位EPR信號;
2)將采集到的腦電信號進行預處理,包括合并腦電數據與行為數據、去除眼電、分段、濾波、基線調整、排除偽跡、刪除壞電極、平均疊加和保存;
3)通過兩組受試者不同腦區的導聯、情景訓練前后采集到的腦電信號進行時間序列復雜性測度分析處理,提取復雜度LZC特征;
4)對不同腦區、不同條件下的腦電位信號復雜度LZC特征與受試者的實際相關能力進行分析,確定腦電信號與表征創業者創業潛質的各創業潛質因子所對應不同腦區、成功創業者所擁有的創業潛質各特征因子所對腦區的腦電信號時間序列復雜度特征值變化規律,實現對創業潛質腦電信號表征。

2.   根據權利要求1所述的創業潛質腦電信號表征方法,其特征在于:所述復雜度LZC選取樣本熵為參數。

3.   根據權利要求2所述的創業潛質腦電信號表征方法,其特征在于:所述樣本熵按照下列算法得出:
設原始數據為{x(1),x(2),…,x(N)},嵌入維數是m,閾值為r,
(1)定義距離間隔L(L=1,2,…,N?m),對每個L計算序列S(L),定義距離d=|x(i)?x(i+L)|,若距離d<r,則S(i)為1,否則為0;
(2)定義子序列ts為一行m列的單位向量,對每個序列S(L)計算S中含有子序列ts的個數,并求和temp;
(3)求平均值H(m)=temp/(N?m+1)/(N?m);
(4)樣本熵SaEn為:                                                。

4.   一種基于創業潛質腦電信號表征的創業潛質識別方法,其特征在于,包括以下步驟:
1)受試者帶上電極帽,選取國際腦電圖學會標定的10/20國際標準中Fp1、F3、F7、F4、F8、T6、O1、和O2共8個電極位置,通過放大器分別采集受試者在安靜狀態下和訓練與創業潛質相關情景下的腦電信號,生成事件相關腦電位EPR信號;
2)將采集到的腦電信號進行預處理,包括合并腦電數據與行為數據、去除眼電、分段、濾波、基線調整、排除偽跡、刪除壞電極、平均疊加和保存;
3)通過腦電信號時間序列復雜性測度分析處理軟件,對受試者在不同腦區的腦電信號進行時間序列復雜度LZC計算,提取復雜度LZC特征值;
4)根據創業潛質腦電信號表征的特征,依據成為成功創業者所擁有的創業潛質所對應不同腦區的腦電信號時間序列復雜度表征特征值和各創業潛質因子所占權重比例,計算受試者的創業潛質總評分值;
5)依據創業潛質總體評分標準,對受試者進行評分,對受試者進行創業潛質識別。

5.   根據權利要求4所述的基于創業潛質腦電信號表征的創業潛質識別方法,其特征在于:所述創業潛質因子依次為創業動機、價值觀、自我認知、創業品質和創業經驗技巧。

6.   根據權利要求5所述的基于創業潛質腦電信號表征的創業潛質識別方法,其特征在于,所述創業潛質所對應不同腦區的腦電信號時間序列復雜度表征特征值和各創業潛質因子所占權重比例的計算方法如下:
創業動機評分值S1=(△SaEn1??△SaEn1+)*10+60
價值觀評分值S2=(△SaEn2??△SaEn2+)*10+60
自我認知評分值S3=△SaEn3*100+20
創業品質評分值S4=(△SaEn4??△SaEn4+)*10+60
創業經驗技巧評分值S5= △SaEn5*100+20
其中,SaEni代表測試第i個創業潛質因子的情景訓練時采集到的腦電信號的樣本熵值;SaEni+和SaEni?是IAT測驗中的正向測試和反向測試時采集到的腦電信號的樣本熵值;△SaEni表示情景訓練前后腦電樣本熵的變化量;各項系數和計算基數按照歸一化要求,使各評分值在百分之內。

7.   根據權利要求6所述的基于創業潛質腦電信號表征的創業潛質識別方法,其特征在于,所述的△SaEni的計算方法為:
△SaEn1=0.4*△SaEn1(F7)+0.6*△SaEn1(F8)
△SaEn2=0.3*△SaEn2(F4)+0.5*△SaEn2(O2)+0.2*△SaEn2(T6)
△SaEn3=0.5*△SaEn3(Fp1)+0.2*△SaEn3(F3)+0.3*△SaEn3(F7)
△SaEn4=0.5*△SaEn4(Fp1)+0.3*△SaEn4(F4)+0.2*△SaEn4(O1)
△SaEn5=0.6*△SaEn5(Fp1)+0.4*△SaEn5(F8)
其中,△SaEni(X)代表情景訓練前后各個電極所對應的腦電樣本熵的變化量,X∈{ Fp1,F3,F7,F4,F8,T6,O1,O2}。

8.   根據權利要求4所述的基于創業潛質腦電信號表征的創業潛質識別方法,其特征在于,所述受試者的創業潛質總評分值計算公式為:創業潛質總評分S=0.3×S1+0.2×S2+0.2×S3+0.2×S4+0.1×S5。

9.   根據權利要求4所述的于基于創業潛質腦電信號表征的創業潛質識別方法,其特征在于,所述創業潛質總體評分標準為:總評分值S>60是擁有較好創業潛質,基本具有成功創業者所擁有的創業潛質,總評分值S>80是擁有很好創業潛質,具有成功創業者所擁有的創業潛質。

說明書

說明書創業潛質腦電信號表征與識別方法
技術領域
本發明屬于腦電信號處理技術領域,特別涉及一種創業潛質腦電信號表征與識別方法。
背景技術
創業研究中有三個關鍵問題,即:為什么一些人能成為創業者?為什么一些人能發現創業機會?為什么一些創業者能比另外一些創業者更加成功?這三個關鍵問題都與成功創業者獨特創業潛質有關。創業充滿機會,更具挑戰,如何真實、客觀評價創業者是否擁有這種成功創業者獨特創業潛質,對促進創業經濟發展、提高創業成功率是十分重要的。
對創業主體研究是創業學研究一個重要方面,學者們分別從心理學、行為學、社會學角度分析創業者心理特征和認知行為,通過對創業者心理特征描述,解釋成功創業條件和規律,總結成功創業者共有特質。與之相關的測評有心理測驗(如卡特爾16種個性因素測驗、投射技術等)、面試、情景模擬(如管理游戲和角色扮演等)和評價中心等傳統人員素質測評方法,廣泛用于智力測驗、能力與成就測評、職業能力傾向測驗等,包括創業者特質與技能測評。此外,美國Ned Herrmann(1996)基于全腦優勢理論,建立了赫曼全腦優勢測評工具(HBDI),使人們通過HBDI測驗,了解自己思維和工作偏好,自我評估自己整體優勢。結合測評經驗,Herrmann給出了技術類和綜合類成功創業者典型HBDI圖形和思維特性。總之,目前測評方法雖然能在一定程度上對創業者的特質和偏好進行識別,但易受文化背景、測評人為和環境因素干擾,客觀性和便捷性有待提高。
從近幾年國內外的相關文獻看,對創業主體研究發展趨勢之一是從注重一般情景下轉向特定情景下的創業特征研究。因此提出通過對創業者創業情景訓練,實現對創業者獨特創業潛質表征和識別。
同時注意到:隨著腦科學及認知神經科學發展,腦成像方法逐漸成熟,給人們對大腦智慧認知開發提供了一個可操作的物理學捷徑。腦成像包括正電子發射斷層掃描、腦磁圖、單光子發射斷層掃描、功能性磁共振成像(fMRI)、腦電圖(EEG)和事件相關電位(ERP)等。其中應用最廣泛的是 fMRI 和ERP,它們都是刺激事件(包括視聽覺、體感等物理刺激及非誘發的心理因素)在大腦中引起相應腦區活動的真實客觀反映。fMRI具有較高的時間和空間分辨率,但檢測費用高,方便性差。而ERP儀器便于攜帶,檢測費相對較低。國內外學者通過運用感知覺、注意、記憶、思維、語言和其他高級功能等事件相關的功能磁共振成像,研究腦功能機制,取得了很多具有重要意義的成果。對大量創業者進行創業潛質表征和識別,其EEG和ERP測試及其信號處理分析均是較經濟、方便和適用可行的方法,但是目前鮮有成熟研究成果報道。
1924年英國科學家H.Berger首先從完整頭皮記錄人的腦電活動,并命名為腦電圖(EEG)。近年來,人們不斷探索如何有效地從腦電信號中提取有用信息來反映大腦的功能狀態,為大腦功能的評價提供客觀依據。主要研究成果有:(1)實現神經精神疾病的輔助診斷,包括腦腫瘤、癲癇等;(2)確定神經功能和生理評估的客觀指標,即利用EEG分析不同精神狀態下的電生理特性,如麻醉、焦慮、疲勞等;(3)在腦機接口(BCI)系統中的應用,通過從腦電信號中提取與心理任務相關的信息,實現人腦與計算機的交互;(4)在認知神經科學中的應用,如思維能力評價等。
ERP相關研究主要有:事件相關電位(ERP)分析和ERP非線性動力學分析、相干分析、功率譜分析和腦象圖測評法等。
(1)事件相關電位(ERP)分析。ERP包括事件相關去同步化(ERD)分析和ERP成分分析。ERD指當大腦某一區域激活時,腦電波幅減小,可用作表示大腦的活躍程度。ERP成分是指只有在完成作業任務時才出現的短時波形成分。例如:研究顯示完成簡單任務時,高智商組的ERD較小,隨著任務難度的增加,ERD也不斷增加,而對照組的ERD則沒有明顯變化。額葉區的ERP的P300成分的潛伏期和波幅是測量智力高低最有效的生理指標。
(2)ERP非線性動力學分析。ERP非線性動力學分析指計算ERP信號不同時間段的非線性動力學參數,觀察作業任務時腦電信號的復雜度隨時間的變化。例如:血管性癡呆(VD)患者的近似熵在整個實驗過程中基本穩定,無顯著變化;其余被試隨著刺激任務開始,近似熵下降,隨著任務的結束,近似熵升高。1996年Stam等發現非線性動力學參量(D2)與心算效率相關性。2008年劉小峰等人引入了符號動力學方法分析認知事件相關電位的復雜度,并證明基于符號動力學的復雜度分析能夠反映認知任務加工的時間過程,并能夠更加顯著區分兩種任務類型。
(3)功率譜分析。例如:研究發現,α波的絕對功率與IQ之間存在正相關,且高頻部分(10~12Hz)更顯著。功率譜分析屬于傳統測評方法,方法簡單易行,但無法準確定量的分析混沌的非平穩的腦電信號的特征。
(4)相干分析。相干分析是指完成作業任務時各電極之間的耦合程度。例如:額葉區存在低相干程度與高智商的顯著負相關。創造力任務時,藝術家組的大腦右半球相干程度高。
(5)腦象圖測評法。腦象圖測評法是我國王德堃團隊在EEG技術基礎上,依據混沌動力學原理建立數學模型,通過數學換算將實時的、實變的EEG轉化為具有鮮明特征的圖形,稱為腦象圖(EEQG)(相關專利號ZL891043209和專利申請號200810052540.9)。腦象圖測評方法在學前教育、特殊教育、創新人才選拔以及腦智慧認知開發等方面已得到廣泛應用,例如:李安格與王德堃(1992)合作研究了女排運動員腦電波智力評定和性格特點;呂雅君等(2001)研究了不同專項、水平運動員之間EEQG差異及與運動員智商的相關關系;何洋等(2008)應用EEG和EEQG技術,對我國優秀射箭運動員動態追蹤研究,探索直接反映運動員賽前焦慮與恐懼情緒判識方法。
目前腦象圖測評技術發展已比較成熟,用于心理素質特征腦象圖測評方法是:對被試采集的一系列腦象圖中選取圖形較豐富質量較好圖若干幅(通常3次18幅圖),判斷圖形類型及圖質量等級(優勢圖形為A,非優勢圖形為B,劣勢圖形為C)。依據優勢圖在不同腦功能區分布情況及優勢圖比例,得到腦象圖質量總分,作為評價腦不同功能區潛力依據。存在問題和不足是:選取圖形數量少,僅依據優勢圖比例,不考慮非優秀圖和劣勢圖形比例情況,測評綜合性、完整性均較差;同時選取若干幅圖形較豐富、質量較好圖的依據不明確,每次6個腦部區域的6幅圖形在類型、質量上均有較大差異,導致選圖的隨機性、主觀性大,測評客觀性降低。
發明內容
針對現有技術中目前創業者創業潛質表征和識別困難、客觀有效的方法缺乏,而腦象圖測評方法存在綜合性、完整性較差,腦象圖選取的隨機性、主觀性大,測評客觀性低等不足,本發明提供一種針對創業者的創業潛質腦電信號表征與識別方法。
本發明的創業潛質腦電信號表征與識別系統包括:測試間,情景訓練處理軟件及其微機1,被試及其所戴的電極帽,帶USB接口腦電放大器,腦電信號采集、預處理和創業潛質特征表征與識別處理軟件及其微機2等。
本發明的創業潛質腦電信號表征與識別的基本方式是:(1)在知情和10天內未服任何藥物情況下,被試在測試間內,分別在安靜和通過微機1的相關情景訓練軟件運行和反應鍵操作下,通過所戴的電極帽及帶USB接口腦電放大器,對腦電信號分別進行前置電壓放大、增益及低頻和高頻濾波處理,在腦電信號采集軟件運行下,對腦電信號采集及A/D轉換處理,得到腦電數字信號,通過USB接口輸送給微機2;(2)通過腦電信號預處理和腦電信號創業潛質特征表征與識別處理軟件運行,對腦電信號進行一系列處理,得到創業潛質腦電信號表征特征,并依據表征特征識別出創業者的創業潛質。
本發明使用的腦電信號創業潛質特征表征與識別處理軟件,用MATLAB軟件設計編寫,包括腦電信號時間序列復雜性測度分析處理軟件和腦電信號創業潛質特征識別處理軟件等。
具體而言,本發明的創業潛質腦電信號表征方法,其技術方案是:(1)通過對創業者調查訪談和資料歸納總結,確定成功創業者所擁有的創業潛質特征因子;(2)選取成功創業者、創業失敗者或非創業者作為被試,在知情和10天內未服任何藥物情況下在測試間進行腦電波測試,采集他們在安靜狀態下腦電位信號和與創業潛質相關情景訓練時的事件相關腦電信號,生成事件相關腦電位(ERP)信號,并進行腦電信號預處理;(3)通過對兩組被試不同腦區的導聯、情景訓練前后采集到的腦電位信號進行時間序列復雜性測度分析處理,提取復雜度(LZC)特征;(4)對不同腦區、不同條件下的腦電位信號復雜度(LZC)特征與兩組被試實際創業能力進行相關性統計分析,確定腦電信號表征創業者創業潛質特征的各創業潛質因子所對應不同腦區、成功創業者所擁有的創業潛質各特征因子所對應腦區的腦電信號時間序列復雜度(LZC)特征值變化規律,實現對創業者創業潛質腦電信號表征。
本發明所確定的包含成功創業者心智結構和心理認知等深層次創業潛質特征因子依次為:創業動機、創業品質、自我認知、價值觀和創業經驗技巧等5方面。具體內容是:創業動機,具有強烈、內在持續的創業動機、意愿、欲望和成就感;創業品質,擁有正直的道德品質、誠實守信,責任心與社會責任感、遵守法律意識、敬業進取精神、務實創新精神等強;自我認知,具有強的創業堅韌性、獨立性、敢為性、自信和樂觀精神、想象力和創造性等;價值觀,具有高的創業期望,創業合作和團隊精神、冒險精神、獻身精神、創業危機和競爭意識等強;創業經驗技巧,具有好的創業經驗、創業技巧和創業靈活性等。
本發明所確定的成功創業者所擁有的創業潛質各特征因子所對應不同腦區是:創業動機主要與右前腦創造智慧區(甘冒風險、四處奔波、爭取空間)和左前腦知識智慧區(追求成就、個人奮斗)有關;價值觀主要與右前腦創造智慧區(甘冒風險、視覺敏銳、捕捉機遇)、右后腦感覺智慧區(共同合作、凝聚團隊)、右顳(位置感和情境記憶)等腦區有關;創業品質主要與左前腦知識智慧區(堅持原則、遵紀守法)、右前腦創造智慧區(發明創造、實驗精神)、左后腦經驗智慧區(穩健求實、追求實效)等有關;自我認知主要與左前腦知識智慧區(獨立工作、迎接挑戰)和右前腦創造智慧區(構想未來、想象前瞻、發明創造)等有關;創業經驗技巧主要與左前腦知識智慧區(分析資料、知識積累、解決難題)、左后腦經驗智慧區(計劃條理、操作細致、謹慎務實、回避風險)等腦區有關。
本發明所采集的腦電信號,結合創業潛質各因子所對應的腦功能在腦區的分布位置等先驗知識,分別選取左前腦的Fp1、F3、F7,右前腦的F4、F8,右顳的T6,左后腦的O1,右后腦的O2等8個有效電極,獲取腦電原始信號。
本發明所采用的能夠體現典型創業思維和心理活動的情景訓練,包括用于認知心理學研究的內隱聯想測驗(IAT)、鑲嵌圖形測驗和Stroop測驗,三種均為反應時間測試,反應時間短,錯誤率低,表明反應越快,測驗分數越高,其中,IAT測驗的反應時間為在目標概念和屬性概念正向和反向連結情況下的正向測試與反向測試的反應時間之差,測試被試對創業的積極性、創業價值觀和創業品質;鑲嵌圖形測驗來測試被試的自我認知類型,反應創業者的獨立性和創新能力;Stroop測驗測試被試的執行控制能力,反應創業者的創業技巧。
本發明所采用的腦電信號預處理過程包括:合并腦電數據與行為數據、去除眼電、分段、濾波、基線調整、排除偽跡、刪除壞電極、平均疊加、保存等處理。
本發明所采用的腦電位信號時間序列復雜性測度分析處理方法選取樣本熵作為復雜度(LZC)參數。設原始數據為{x(1),x(2),…,x(N)},嵌入維數是m,閾值為r,由于腦電信號持續時間較短,為了反映其復雜度的動態時變特征,用改進的樣本熵計算方法,并采用滑動重疊時間窗方法估計腦電信號的時變熵,具體如下:
(1)定義距離間隔L(L=1,2,…,N?m),對每個L計算序列S(L),定義距離d=|x(i)?x(i+L)|,若距離d<r,則S(i)為1,否則為0
(2)定義子序列ts為一行m列的單位向量。對每個序列S(L)計算S中含有子序列ts的個數,并求和temp
(3)求平均值H(m)=temp/(N?m+1)/(N?m)
(4)樣本熵SaEn為:                                                。
本發明所選取樣本熵作為復雜度(LZC)參數。樣本熵是一種有別于近似熵的不計數自身匹配的統計量,是對于近似熵算法的改進。樣本熵與近似熵的物理意義一樣,表示非線性動力學系統產生新模式概率的大小,主要用來定量刻畫系統的規則度及復雜度。樣本熵值越低,序列自我相似性越高,產生新模式的概率越低,時間序列越簡單;反之,樣本熵值越大,序列自我相似性越低,產生新模式的概率越高,時間序列越復雜。在隨機系統中,樣本熵SaEn 是無界的;在規則系統中,樣本熵SaEn=0;在混沌系統中,樣本熵SaEn 是一個有限的正數。腦電在誘發刺激前后,熵值變化范圍在0到0.1之間。
本發明所確定的成功創業者所擁有的創業潛質各特征因子所對應不同腦區的腦電信號時間序列復雜度(LZC)特征值變化規律是:對自我認知因子,對應鑲嵌圖形測試情景訓練前后的腦電信號,主要由左、右前腦區域確定,樣本熵變化較明顯的電極為Fp1、F3和F7,樣本熵值在鑲嵌圖形測試開始后減小,認為平均熵減幅度小于0.13者為場獨立型自我認知;對創業動機因子,創業品質和價值觀因子,對應各自的IAT測驗情景訓練前后的腦電信號,創業動機因子主要由左、右前腦區域確定,樣本熵變化較明顯的電極為F7和F8;創業品質由左右前腦、左后腦區域確定,樣本熵變化較明顯的電極為Fp1、F4和O1;創業價值觀由右前腦、右后腦、右顳區域確定,樣本熵變化較明顯的電極為F4、O2和T6,認為反向測試時的平均熵減幅度減去正向測試的平均熵減值大于0.05的被試有較強的創業動機、較好的創業品質或創業價值觀;對深層次創業知識因子,對應stroop測驗情景訓練前后的腦電信號,主要由前額區域確定,樣本熵變化較明顯的電極為Fp1和F8,認為平均熵減幅度小于0.09的被試具有較好執行控制能力。
本發明的基于創業潛質腦電信號表征的創業潛質識別方法,其技術方案是:(1)在被試知情和10天內未服任何藥物情況下,被試在測試間戴上腦電波測試的電極帽,分別在安靜和通過安裝運行情景訓練處理軟件的微機1上進行創業潛質相關情景訓練下,通過腦電信號采集軟件采集獲取被在安靜狀態下腦電位信號和與創業潛質相關情景訓練時的事件相關腦電信號ERP,并進行腦電信號預處理;(2)通過腦電信號時間序列復雜性測度分析處理軟件,對被試在不同腦區的腦電信號進行時間序列復雜度(LZC)計算,提取復雜度(LZC)特征值;(3)通過腦電信號創業潛質特征識別處理軟件,依據成功創業者所擁有的創業潛質所對應不同腦區的腦電信號時間序列復雜度表征特征值和5個因子所占權重比例,計算被試的創業潛質總評分值;(4)依據創業潛質總體評分標準,確定被試是否擁有成功創業者所擁有的創業潛質,實現對創業者創業潛質識別。
本發明所采用的腦電信號創業潛質特征識別處理,包括被試的成功創業者所擁有的創業潛質各特征因子的評分值計算處理、被試的創業潛質總評分值計算處理和被試的創業潛質判斷處理三方面內容。具體內容是:
(1)成功創業者所擁有的創業潛質各特征因子的評分值與所對應不同腦區的腦電信號時間序列復雜度(LZC)之間計算方法,特征是:
創業動機評分值S1=(△SaEn1??△SaEn1+)*10+60
價值觀評分值S2=(△SaEn2??△SaEn2+)*10+60
自我認知評分值S3=△SaEn3*100+20
創業品質評分值S4=(△SaEn4??△SaEn4+)*10+60
創業經驗技巧評分值S5= △SaEn5*100+20
其中,SaEni代表測試第i個潛質因子的情景訓練時采集到的腦電信號的樣本熵值;SaEni+和SaEni?是IAT測驗中的正向測試和反向測試時采集到的腦電信號的樣本熵值;△SaEni表示情景訓練前后腦電樣本熵的變化量;各項系數和計算基數按照歸一化要求,使各評分值在百分之內。
這里的△SaEni對應各電極位置的腦電樣本熵變化量關系為:
△SaEn1=0.4△SaEn1(F7)+0.6△SaEn1(F8)
△SaEn2=0.3△SaEn2(F4)+0.5△SaEn2(O2)+0.2△SaEn2(T6)
△SaEn3=0.5△SaEn3(Fp1)+0.2△SaEn3(F3)+0.3△SaEn3(F7)
△SaEn4=0.5△SaEn4(Fp1)+0.3△SaEn4(F4)+0.2△SaEn4(O1)
△SaEn5=0.6△SaEn5(Fp1)+0.4△SaEn5(F8)
其中,△SaEni(X)代表情景訓練前后各個電極所對應的腦電樣本熵的變化量,X∈{ Fp1,F3,F7,F4,F8,T6,O1,O2}。計算式中各測試極點的腦電信號情景訓練前后樣本熵的變化量的權重依據測試點位置對各創業潛質因子的重要程度統計分析及估算確定。
(2)被試的創業潛質總評分值計算處理方法,內容是:依據各因子在創業潛質中重要程度,確定本發明的創業潛質5個因子,創業動機、創業品質、自我認知、價值觀和創業經驗技巧等所占權重分別為0.3,0.2,0.2,0.2,0.1;被試的創業潛質總評分值計算式是:
S=0.3×S1+0.2×S2+0.2×S3+0.2×S4+0.1×S5
(3)被試的創業潛質判斷處理,具體步驟是:依據成功創業者所擁有的創業潛質各特征因子所對應不同腦區的腦電信號時間序列復雜度(LZC)特征值范圍和被試的創業潛質總評分值計算處理方法,測算創業潛質總體評分標準;對照創業潛質總體評分標準和被試的創業潛質總評分值,判斷確定被試是否具有成功創業者所擁有的創業潛質。
測算創業潛質總體評分標準是:總評分值S>60表示擁有較好創業潛質,認為基本具有成功創業者所擁有的創業潛質;總評分值S>80表示擁有很好創業潛質,認為具有成功創業者所擁有的創業潛質。
本發明的核心技術是建立一種適用于識別創業潛質特征的腦電表征與識別系統。創新點在于:(1)采集情景訓練前后相關電極的腦電信號,將腦電信號的樣本熵變化情況作為依據,與被試創業潛質特征因子做相關性統計分析,由各創業潛質特征因子所占權值比例,建立起創業潛質腦電表征與識別系統計算方法;(2)提取腦電復雜度特征時采用樣本熵作為參數,為克服現有樣本熵算法復雜、計算時間長河效率低的不足,提出了一種改進的樣本熵算法。
本發明的有益效果如下:本發明通過對創業潛質進行腦電信號表征,并根據該表征對受試者進行創業潛質的識別,從而對為創業型人才識別培養提供了科學依據,對于提高創業成功率和創業績效、促進創業型經濟深化和發展具有十分重要理論指導意義和實踐推廣價值,同時也為各種腦功能和職業潛力(或勝任力)客觀準確地識別提供了一種新思路。
附圖說明
圖1是創業潛質腦電信號表征與識別系統組成結構圖。
圖2是創業潛質腦電信號表征方法流程圖。
圖3是創業潛質特征因子示意圖。
圖4是創業潛質特征因子腦區分布示意圖。
圖5是創業潛質特征因子對應所選電極位置分布示意圖。
圖6腦電信號預處理軟件流程圖。
圖7是關聯維數和樣本熵計算結果比較示意圖。
圖8是腦電信號時間序列復雜度(LZC)樣本熵算法流程圖。
圖9是基于創業潛質腦電信號表征的創業潛質識別方法流程圖。。
具體實施方式
下面結合附圖,對本發明進行詳細描述。
如圖1所示,本發明的創業潛質腦電信號表征與識別系統包括:測試間,情景訓練處理軟件及其微機1,被試及其所戴的電極帽,帶USB接口腦電放大器,腦電信號采集、預處理和創業潛質特征表征與識別處理軟件及其微機2等。
利用本發明對受試者進行創業潛質腦電信號表征與識別的方式為:(1)在知情和10天內未服任何藥物情況下,被試在測試間內,分別在安靜,以及在通過微機1的相關情景訓練軟件運行、視頻刺激呈現給被試,并通過反應鍵操作情況下,通過所戴的電極帽及帶USB接口腦電放大器,對腦電信號分別進行前置電壓放大、增益及低頻和高頻濾波處理,在腦電信號采集軟件運行下,對腦電信號采集及A/D轉換處理,得到腦電數字信號,通過USB接口輸送給微機2;(2)通過腦電信號預處理和腦電信號創業潛質特征表征與識別處理軟件運行,對腦電信號進行一系列處理,得到創業潛質腦電信號表征特征,并依據表征特征識別出創業者的創業潛質。
本發明的腦電信號創業潛質特征表征與識別處理軟件用MATLAB軟件設計編寫,包括腦電信號時間序列復雜性測度分析處理軟件和腦電信號創業潛質特征識別處理軟件等。
如圖2所示,本發明的創業潛質腦電信號表征方法流程是:(1)通過對創業者調查訪談和資料歸納總結,確定成功創業者所擁有的創業潛質特征因子;(2)選取成功創業者、創業失敗者或非創業者作為被試,在知情和10天內未服任何藥物情況下在測試間進行腦電波測試,采集他們在安靜狀態下腦電位信號和與創業潛質相關情景訓練時的事件相關腦電信號,生成事件相關腦電位(ERP)信號,并進行腦電信號預處理;(3)通過對兩組被試不同腦區的導聯、情景訓練前后采集到的腦電位信號進行時間序列復雜性測度分析處理,提取復雜度(LZC)特征;(4)對不同腦區、不同條件下的腦電位信號復雜度(LZC)特征與兩組被試實際創業能力,采用MATLAB軟件的SVM工具箱做相關統計分析,確定腦電信號表征創業者創業潛質特征的各創業潛質因子所對應不同腦區、成功創業者所擁有的創業潛質各特征因子所對應腦區的腦電信號時間序列復雜度(LZC)特征值變化規律,實現對創業者創業潛質腦電信號表征。
如圖3所示,本發明所確定的包含成功創業者心智結構和心理認知等深層次創業潛質特征因子,包括:創業動機、創業品質、自我認知、價值觀和創業經驗技巧等5方面。具體內容是:創業動機,具有強烈的創業欲望e1、創業成就感e2和創業期望e3;創業價值觀,創業合作和團隊精神e4、冒險精神和承擔風險勇氣e5、創業危機和競爭意識e6等強;創業品質,信用與社會責任感e7、遵守法律意識e8、敬業進取精神e9、務實創新精神e10等強;自我認知,具有強的堅韌毅力和抗挫折心理e11、獨立敢為性e12、自信心和樂觀精神e13;良好經驗技巧,具有好的創業經驗e14、創業技巧靈活性e15。
如圖4所示,本發明所確定的成功創業者所擁有的創業潛質各特征因子所對應不同腦區是:
(1)創業動機:創業欲望—右前腦創造智慧區e1區(甘冒風險、四處奔波、爭取空間);創業成就感—左前腦知識智慧區e2區(追求成就、個人奮斗);創業期望—右顳e3區;
(2)創業價值觀:冒險精神和承擔風險勇氣—右前腦創造智慧區e5區(甘冒風險、視覺敏銳、捕捉機遇);創業合作和團隊精神—右后腦感覺智慧區e4區(共同合作、凝聚團隊);創業危機和競爭意識—右顳e6區(位置感和情境記憶)。
(3)創業品質:信用與社會責任感—左前腦知識智慧區e7區和e8區(堅持原則、遵紀守法);務實創新精神—右前腦創造智慧區e10區(發明創造、實驗精神);敬業進取精神—左后腦經驗智慧區e9區(穩健求實、追求實效)。
(4)自我認知:堅韌毅力和抗挫折心理,獨立敢為性、自信心和樂觀精神—左前腦知識智慧區e11、e12和e13區(獨立工作、迎接挑戰)。
(5)創業經驗技巧:創業經驗—左后腦經驗智慧區e14區(計劃條理、操作細致、謹慎務實、回避風險);創業技巧靈活性—左前腦知識智慧區e15區(分析資料、知識積累、解決難題) 。
如圖5所示,本發明所采集的腦電信號,結合創業潛質各因子所對應的腦功能在腦區的分布位置等先驗知識,分別選取左前腦的Fp1、F3、F7,右前腦的F4、F8,右顳的T6,左后腦的O1,右后腦的O2等8個有效電極,獲取腦電原始信號。
本發明所采用的能夠體現典型創業思維和心理活動的情景訓練,包括用于認知心理學研究的內隱聯想測驗(IAT)、鑲嵌圖形測驗和Stroop測驗,三種均為反應時間測試,反應時間短,錯誤率低,表明反應越快,測驗分數越高,其中,IAT測驗的反應時間為在目標概念和屬性概念正向和反向連結情況下的正向測試與反向測試的反應時間之差,測試被試對創業的積極性、創業價值觀和創業品質;鑲嵌圖形測驗來測試被試的自我認知類型,反應創業者的獨立性和創新能力;Stroop測驗測試被試的執行控制能力,反應創業者的創業技巧。
如圖6所示,本發明所采用的腦電信號預處理,其內容包括:合并腦電數據與行為數據、去除眼電、分段、濾波、基線調整、排除偽跡、刪除壞電極、平均疊加、保存等處理。
本發明所采用的腦電位信號時間序列復雜性測度分析處理,通過Lorenz微分方程組產生的兩組混沌時間序列X,Y來模擬兩組腦電信號;如圖7所示,分析比較關聯維數與樣本熵計算分類結果,計算向空間重構參數選取較為成熟的樣本熵作為腦電信號的復雜度(LZC)參數,所需數據較短,抗干擾能力強;由于ERP信號持續時間較短,為了反映其復雜度的動態時變特征,采用滑動重疊時間窗方法估計ERP的時變熵。
如圖8所示,本發明所采用的樣本熵的計算方法,具體如下:
設原始數據為{x(1),x(2),…,x(N)},嵌入維數是m,閾值為r
(1)定義距離間隔L(L=1,2,…,N?m),對每個L計算序列S(L),定義距離d=|x(i)?x(i+L)|,若距離d<r,則S(i)為1,否則為0
(2)定義子序列ts為一行m列的單位向量。對每個序列S(L)計算S中含有子序列ts的個數,并求和temp
(3)求平均值H(m)=temp/(N?m+1)/(N?m)
(4)樣本熵SaEn為:
樣本熵SaEn的值與參數m,r,N的值有關。通常維數m=2,閾值r選擇0.1到0.25倍的標準差,數據長度N選1000。
本發明所選取樣本熵作為復雜度(LZC)參數。在隨機系統中,樣本熵SaEn 是無界的;在規則系統中,樣本熵SaEn=0;在混沌系統中,樣本熵SaEn 是一個有限的正數;腦電在誘發刺激前后,樣本熵值變化范圍在0到0.1之間。
本發明所確定的成功創業者所擁有的創業潛質各特征因子所對應不同腦區的腦電信號時間序列復雜度(LZC)特征值變化規律是:對自我認知因子,對應鑲嵌圖形測試情景訓練前后的腦電信號,主要由左、右前腦區域確定,樣本熵變化較明顯的電極為Fp1、F3和F7,樣本熵值在鑲嵌圖形測試開始后減小,認為平均熵減幅度小于0.13者為場獨立型自我認知;對創業動機因子,創業品質和創業價值觀因子,對應各自的IAT測驗情景訓練前后的腦電信號,創業動機因子主要由左、右前腦區域確定,樣本熵變化較明顯的電極為F7和F8;創業品質由左右前腦、左后腦區域確定,樣本熵變化較明顯的電極為Fp1、F4和O1;創業價值觀由右前腦、右后腦、右顳區域確定,樣本熵變化較明顯的電極為F4、O2和T6,認為反向測試時的平均熵減幅度減去正向測試的平均熵減值大于0.05的被試有較強的創業動機、較好的創業品質或創業價值觀;對深層次創業知識因子,對應stroop測驗情景訓練前后的腦電信號,主要由前額區域確定,樣本熵變化較明顯的電極為Fp1和F8. 認為平均熵減幅度小于0.09的被試具有較好執行控制能力。
如圖9所示,本發明的創業潛質腦電信號識別處理方法流程是:(1)在被試知情和10天內未服任何藥物情況下,被試在測試間戴上腦電波測試的電極帽,分別在安靜和通過安裝運行情景訓練處理軟件的微機1上進行創業潛質相關情景訓練下,通過腦電信號采集軟件采集獲取被試在安靜狀態下腦電位信號和與創業潛質相關情景訓練時的事件相關腦電信號,并進行腦電信號預處理;(2)通過腦電信號時間序列復雜性測度分析處理軟件,對被試在不同腦區的腦電信號進行時間序列復雜度(LZC)計算,提取復雜度(LZC)特征值;(3)通過腦電信號創業潛質特征識別處理軟件,依據成功創業者所擁有的創業潛質所對應不同腦區的腦電信號時間序列復雜度表征特征值和5個因子所占權重比例,計算被試的創業潛質總評分值;(4)依據創業潛質總體評分標準,確定被試是否擁有成功創業者所擁有的創業潛質,實現對創業者創業潛質識別。
本發明所采用的腦電信號創業潛質特征識別處理,包括被試的成功創業者所擁有的創業潛質各特征因子的評分值計算處理、被試的創業潛質總評分值計算處理和被試的創業潛質判斷處理三方面內容。具體內容是:
(1)成功創業者所擁有的創業潛質各特征因子的評分值與所對應不同腦區的腦電信號時間序列復雜度(LZC)之間計算關系,特征是:
創業動機評分值S1=(△SaEn1??△SaEn1+)*10+60
價值觀評分值S2=(△SaEn2??△SaEn2+)*10+60
自我認知評分值S3=△SaEn3*100+20
創業品質評分值S4=(△SaEn4??△SaEn4+)*10+60
創業經驗技巧評分值S5= △SaEn5*100+20
其中,SaEni代表測試第i個潛質因子的情景訓練時采集到的腦電信號的樣本熵值;SaEni+和SaEni?是IAT測驗中的正向測試和反向測試時采集到的腦電信號的樣本熵值;△SaEni表示情景訓練前后腦電樣本熵的變化量;各項系數和計算基數按照歸一化要求,使各評分值在百分之內。
這里的△SaEni對應各電極位置的腦電樣本熵變化量關系為:
△SaEn1=0.4△SaEn1(F7)+0.6△SaEn1(F8)
△SaEn2=0.3△SaEn2(F4)+0.5△SaEn2(O2)+0.2△SaEn2(T6)
△SaEn3=0.5△SaEn3(Fp1)+0.2△SaEn3(F3)+0.3△SaEn3(F7)
△SaEn4=0.5△SaEn4(Fp1)+0.3△SaEn4(F4)+0.2△SaEn4(O1)
△SaEn5=0.6△SaEn5(Fp1)+0.4△SaEn5(F8)
其中,計算式中各測試極點的腦電信號情景訓練前后樣本熵的變化量的權重依據測試點位置對各創業潛質因子的重要程度統計分析及估算確定。
(2)被試的創業潛質總評分值計算處理方法,內容是:依據各因子在創業潛質中重要程度,確定本發明的創業潛質5個因子,創業動機、創業品質、自我認知、價值觀和創業經驗技巧等所占權重分別為0.3,0.2,0.2,0.2,0.1;被試的創業潛質總評分值計算式是:
S=0.3×S1+0.2×S2+0.2×S3+0.2×S4+0.1×S5
(3)被試的創業潛質判斷處理,具體步驟是:依據成功創業者所擁有的創業潛質各特征因子所對應不同腦區的腦電信號時間序列復雜度(LZC)特征值范圍和被試的創業潛質總評分值計算處理方法,測算創業潛質總體評分標準;對照創業潛質總體評分標準和被試的創業潛質總評分值,判斷確定被試是否具有成功創業者所擁有的創業潛質。
測算創業潛質總體評分標準是:總評分值S>60表示擁有較好創業潛質,認為基本具有成功創業者所擁有的創業潛質;總評分值S>80表示擁有很好創業潛質,認為具有成功創業者所擁有的創業潛質。
雖然本發明已以較佳實施例公開如上,但實施例并不是用來限定本發明的。在不脫離本發明之精神和范圍內,所做的任何等效變化或潤飾,同樣屬于本發明之保護范圍。因此本發明的保護范圍應當以本申請的權利要求所界定的內容為標準。

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