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- 飞行员负荷通过飞行数据优化识别仿真
- 作者： 戴婧睿 吴奇 来源： 计算机仿真 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞行数据 工作负荷 飞行特征集 优化识别
- 描述： 对于航空训练中飞行员工作负荷状态的识别,可以有效的确保航空安全。通过飞行数据来对飞行员工作负荷识别,需要对飞行数据进行提取,根据飞行数据特点,建立飞行特征集,完成对负荷状态的识别。传统方法通过建立人体工作负荷状态评估模型对工作状态进行识别,但无法得到飞行特征集,导致识别精度低。提出了基于Treelets降维的飞行员工作负荷状态智能识别方法。首先引入时域信号特征均值、方差与均方根对飞行数据进行提取,根据飞行数据特点,建立飞行特征集,利用飞行特征集组建Treelets降维算法模型;然后根据布谷鸟算法优化的高斯分类模型,评估飞行员工作负荷状态;最后将结果与NASA-TLX的飞行员工作负荷结果对比,利用比对结果完成对航空训练中飞行员工作负荷状态的智能识别。实验结果表明,所提方法能够实现对飞行员的工作状态负荷状态的有效识别,且识别精度较高。