【摘 要】
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目的 识别飞行员认知负荷状态,减少人为差错造成的事故.方法 设计模拟飞行任务,诱导22名受试者产生高、低2种认知负荷状态.依据眼动存在的随机性和模糊性,建立基于凝视时间和
【机 构】
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空军工程大学防空反导学院,陕西西安,710051;空军工程大学防空反导学院,陕西西安710051;西北工业大学航空学院,陕西西安710072
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目的 识别飞行员认知负荷状态,减少人为差错造成的事故.方法 设计模拟飞行任务,诱导22名受试者产生高、低2种认知负荷状态.依据眼动存在的随机性和模糊性,建立基于凝视时间和瞳孔直径的二维云模型,根据该眼动指标的数学特征,构建了40条定性判定规则.根据规则生成器原理,构建了云模型定性推理生成器,对110组实验数据进行判断.结果 受试者在高、低2种不同认知负荷下,凝视时间和瞳孔直径差异显著(P＜0.05),采用定性推理生成器对认知负荷进行判定,平均准确率达到78.95％.在同样训练数据情况下,识别准确率高于K最近邻(KNN)算法和支持向量机(SVM)算法.结论 定性推理生成器可有效识别认知负荷不同水平,且随受试者人数增加,识别率可进一步提高.
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