इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम सिग्नल पर आधारित अग्निशामकों के लिए थकान पहचान मॉडल

उद्देश्य: शारीरिक थकान को पहचानने के लिए भौतिक संकेतकों की पहचान करना और प्रभावी मॉडल विकसित करना। विधियाँ: अठारह अग्निशामकों में शारीरिक प्रशिक्षण के पहले और बाद में हृदय गति में परिवर्तन का विश्लेषण किया गया। इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम सिग्नलों को रैखिक और अव्यवस्थित विधियों का उपयोग करके संसाधित किया गया। विशेषताओं के दैर्ध्य को दो चयन विधियों का उपयोग करके कम किया गया, और थकान पहचान मॉडल विभिन्न मशीन लर्निंग और गहरे लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके विकसित किए गए। परिणाम: शारीरिक थकान ने औसत हृदय दर और निम्न आवृत्ति से उच्च आवृत्ति के अनुपात को बढ़ा दिया, जबकि औसत आर-आर अंतराल, छोटी और लंबी अवधि की विविधता, और नमूना एंट्रॉपी सहित आठ संकेतकों में महत्वपूर्ण कमी दिखाई दी। न्यूनतम पूर्ण संकुचन और चयन संचालक आधारित एक मात्रा आलोचनात्मक तंत्रिका नेटवर्क ने 94.64% की उच्चतम वर्गीकरण सटीकता हासिल की। निष्कर्ष: इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम-व्युत्पन्न संकेतक अग्निशामकों में शारीरिक थकान की पहचान के लिए एक व्यावहारिक और उद्देश्यपूर्ण दृष्टिकोण प्रदान करते हैं, जो व्यावसायिक थकान निगरानी और सुरक्षा प्रबंधन का समर्थन करते हैं।