论文部分内容阅读
目前大学生创业热情高涨，但创业成功率低，创业者的创业能力如何训练提高和评价成为人们关注焦点。随着脑科学及认知神经科学发展，脑成像方法给人们对大脑智慧认知、开发提供了一个可操作的物理学捷径。针对创业能力识别、评价客观性不足等现状，开展创业能力脑电信号表征识别研究，具有十分重要现实意义和应用价值。
论文通过建立能够体现创业能力因子特征的情景模拟综合测评方法，研究基于创业能力情景模拟的事件相关电位的复杂度动态特征提取方法，依据情景测评结果与事件相关电位(ERP)复杂度特征的相关性分析，建立创业能力表征与识别方法，具体工作如下:
1)针对创业能力的动机、品质、自我认知、价值观和深层次创业知识经验与技能等五种因子的特征，依据不同心理学实验方法适应性，选择内隐联想测试、镶嵌图形测试和数字Stroop测试对五种因子测试，建立创业能力情景模拟综合测评方法。
2)研究脑电信号预处理方法得到有效ERP，通过对比分析复杂度特征参数，发现模糊熵具备计算所需数据短、抗干扰能力强、对参数依赖性小等优点，针对其算法复杂、运行速度慢等不足，参照样本熵，引入字符串变量代替相空间重构的思想，建立模糊熵改进算法，实现ERP复杂度动态特征提取。
3)对五种因子的情景模拟测试分数与对应实验下ERP信号的模糊熵变化幅度相关性分析，建立识别创业能力因子的ERP信号熵值变化量范围。以ERP信号熵值变化量作为样本属性，对两组创业能力不同被试者应用支持向量机(SVM)训练创业能力识别模型。
通过实验数据分析得到:创业动机不同的两组被试内隐联想测试(IAT)测评分在置信度95％区间存在显著差异，创业能力不同的两组被试总测评分也存在显著差异，所提出的创业能力情景模拟综合测评方法可行，设计的测评系统程序正确可靠;计算长度为1000的脑电序列，新算法平均运算时间约2.1s，与原模糊熵算法10.5s相比，运算效率显著提高，同时敏感性介于样本熵和模糊熵之间，且运算结果与模糊熵具备一致性，所建立的模糊熵改进算法适用于创业能力脑电信号ERP特征的提取;各项创业能力因子与ERP复杂度变化幅度显著相关(p=0.000)，依据ERP复杂度变化特征可表征创业相关的各项能力因子强弱;使用SVM创业能力识别模型对被试创业能力进行预测，得到结果与情景模拟测评结果一致程度为81.08％(30/37)，所设计方法可实现对创业能力的客观识别与评价。