本发明提供一种基于广义一致性构建脑功能网络与相关向量机的疲劳分类方法，本发明相对于现有技术具有较高的可靠性和准确性，通过信息流动的方向、因果关系构建有效的疲劳分类网络，以对不同精神状态下脑网络的连接特性进行分类，有效验证拓扑结构研究的结果，提高对驾驶疲劳的检测能力。本发明通过广义一致性算法的方法构建脑网络，将大脑视为一个多区域协同合作的网络，研究其信息流通方向及节点间因果关系，分析不同精神状态下大脑网络的拓扑结构变化，揭示疲劳产生的机理，为疲劳相关研究提供一种新的视角。本发明利用相关向量机对连接特征进行分类，能够实现90％以上的分类精度，验证拓扑结构分析的可靠性，还为疲劳检测提供一种新的方法。