换一批摘要装配人员脑力负荷状态的有效评估对降低作业人员因脑力负载过高而导致身体的损伤具有重要意义.通过模拟装配作业设计了三种不同难度的作业任务,在执行任务过程中采集了作业者的主观评分、任务表现和生理数据,通过方差分析选取关键指标作为机器学习算法的输入指标.结果表明:呼吸指标随任务难度的增加而显著增加,心电指标在任务间无显著差异;在单一模态中,心电指标的分类准确率高于呼吸指标;多模态数据的分类准确率普遍优于单一模态数据的分类准确率,且在支持向量机模型中的分类准确率最高.
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栏目名称
DOI
10.16169/j.issn.1008-293x.2023.10.012
发布时间
2023-12-11（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（71801002）
教育部人文社会科学研究项目（18YJC630023）
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