换一批基于自组织算法与回归分析结合方法的飞行员脑力负荷预测研究
Prediction of Pilot's Mental Workload Based on GMDH and Regression Analysis
摘要脑力负荷是人机系统中人的绩效的一个重要因素.对飞行员脑力负荷展开研究,为飞机驾驶舱设计及其仪表设备的符合性验证提供参考.通过实验得到生理测量、绩效测量、主观测量的各项指标.利用单因素方差分析法提取对飞行员脑力负荷的敏感指标.结果表明:注视频率、注视总时间、眨眼率、平均瞳孔直径变化率、NASA_TLX(NASA task load index)、正确率的主效应显著(P<0.05).采用自组织算法GMDH(group method of data handling)与线性回归的结合方法,建立飞行员脑力负荷预测模型;并且得到模型拟合度为85.47％.因此,GMDH与线性回归的结合方法可以较好地预测飞行员脑力负荷.
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关键词
脑力负荷预测生理测量绩效测量主观测量自组织算法回归分析mental workload predictionphysiological measurementperformance measurementsub-jective measurementgroup method of data handling ( GMDH)regression
分类号
R857.1（航空航天医学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1671-1815.2017.35.031
发布时间
2018-01-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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