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- 基于多模态数据融合的飞行员注视区域分类
- 作者： 段高乐 王长元 吴恭朴 王红艳 来源： 计算机系统应用 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 注视区域分类 并行分支SE机制 MobileViT 多模态数据融合
- 描述： 基于多模态数据融合的飞行员注视区域分类
- 视线追踪联合脑电的飞行员操纵意图检测方法
- 作者： 蒋光毅 王长元 刘洲洲 来源： 西安工业大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 脑电 视线追踪 操纵意图检测 神经网络
- 描述： 为解决基于飞行员行为与生理数据的飞行员意图分析问题，采用视线追踪设备和脑电仪实时记录飞行员视觉注视行为和脑电信号，并采用转换编码器-卷积神经网络模型(Transformer Encoder-CNN)进行操作意图的分类。通过在模拟飞行环境下开展飞行训练实验，将特定感兴趣区域的视觉注视行为联合飞行操作数据，实现不同时间段的飞行中飞行员高度、空速、姿态、航向四种操纵意图进行精确检测分类，形成操纵意图数据集，供神经网络模型进行机器学习。实验结果表明：该方法的神经网络模型对操纵意图分类识别准确率达到92%,能够有效检测飞行员的操纵意图，准确率提高了6%。
- 多生理信号融合的飞行员脑力负荷分类研究
- 作者： 薛金娜 王长元 吴恭朴 来源： 西安工业大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 脑力负荷 心电信号 脑电信号 多头注意力机制
- 描述： 为了解决飞行员脑力负荷状态分类的问题，采用了结合多头注意力机制的神经网络模型，将脑电信号、心电信号和肌电信号进行多模态数据融合，得到了高效的飞行员脑力负荷分类决策模型。研究结果证实了融合多生物电信号在该脑力负荷状态分类方法中的有效性，准确率可达到96.54%,比前人关于单生理信号研究的准确率提高了10.11%,比前人融合多生理信号决策研究准确率提高了2.32%,这为推进航空安全事业的研究提供了有益的参考。