换一批摘要目的 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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分类号
R857.14（航空航天医学）
栏目名称
DOI
10.16289/j.cnki.1002-0837.2020.02.005
发布时间
2020-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（51675530）
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