【摘 要】
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脑力负荷状态的准确识别对减少因作业人员无效脑力负荷导致的人因事故具有重要意义.针对人-机系统中作业人员脑力负荷客观评估问题开展了基于MATB-Ⅱ平台的3种不同脑力负荷水
【机 构】
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北京航空航天大学航空科学与工程学院,北京 100083;中国船舶工业综合技术经济研究院船舶人因工程实验室,北京 100081
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脑力负荷状态的准确识别对减少因作业人员无效脑力负荷导致的人因事故具有重要意义.针对人-机系统中作业人员脑力负荷客观评估问题开展了基于MATB-Ⅱ平台的3种不同脑力负荷水平下的航空情境实验,记录16名被试的NASA任务负荷指数(NASA-TLX)量表数据和脑电(EEG)信号,提出了一种基于脑电功率谱密度(PSD)和支持向量机(SVM)的个体脑力负荷评估方法.结果 表明:随着实验设计脑力负荷水平增加,被试的主观脑力负荷得分显著提高(p＜0.001),这表明该实验任务设计较好地诱发了低负荷、中负荷和高负荷情境.在此基础上,通过网格搜索法确定个体脑力负荷评估模型的统一优化参数,惩罚系数取3000,核函数参数取0.0001,模型测试正确率达到0.9665±0.0298,宏平均的受试者工作特征曲线下的面积(Macro-AUC)达到0.9910±0.0114.本文为作业人员脑力负荷状态的客观和准确评估提供了一种新的办法,为后期作业人员脑力负荷状态的实时判别提供模型基础.
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