认知负荷与贝叶斯网络分析数据集CognitiveLoadandBayesianNetworkAnalysisDataset-tytytb

数据来源：互联网公开数据

标签：认知负荷, 贝叶斯网络, 生理信号, 情感计算, 机器学习, 心理学, 数据分析, 可穿戴设备

数据概述：该数据集包含来自多个来源的认知负荷相关数据，记录了用户在不同任务下的生理指标和主观感受。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含时间戳字段，可用于时间序列分析。地理范围：数据未限定特定地理位置，可能来源于不同地区的实验或研究。数据维度：数据集包括多种生理信号（如心率HR、皮肤电反应GSR、呼吸频率RR、体温temperature等）、主观认知负荷评估（TLX量表，包括心理需求、生理需求、时间压力、表现、努力程度、挫败感等维度）以及任务相关信息（如任务类型task和难度level）。此外，部分数据还包含加速度计band_ax, band_ay, band_az和光学传感器opacity_median, opacity_std数据。数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包含多个CSV文件，每个文件记录了不同用户在不同任务下的生理和心理数据。此外，还包括R脚本、R Markdown文档、C++代码、模型文件等，表明该数据集可能与R语言的贝叶斯网络分析有关。来源信息：数据来源于认知科学、心理学、机器学习等领域的研究项目，可能包含实验数据、模拟数据或公开数据集。数据经过整理，方便进行数据分析和建模。该数据集适合用于认知负荷评估、生理信号分析、贝叶斯网络建模以及情感计算等研究。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于认知心理学、人机交互、情感计算等领域的学术研究，如认知负荷的生理指标识别、贝叶斯网络在认知建模中的应用、不同任务对认知负荷的影响分析等。行业应用：可以为教育、游戏、驾驶辅助等行业提供数据支持，尤其在提升用户体验、优化人机交互界面、评估工作负荷等方面具有参考价值。决策支持：支持心理健康领域的评估和干预，辅助开发基于生理信号的压力检测和管理系统。教育和培训：作为心理学、数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解认知负荷、生理信号分析和贝叶斯网络建模。此数据集特别适合用于探索认知负荷与生理指标之间的关系，构建认知负荷预测模型，并研究不同任务对个体认知状态的影响，从而为提升用户体验、优化人机交互提供数据支持。