本文選題：認(rèn)知狀態(tài) + 飛行控制��； 參考：《電光與控制》2016年11期

【摘要】：飛行員認(rèn)知狀態(tài)是影響人機(jī)飛行控制系統(tǒng)表現(xiàn)的重要因素。認(rèn)知狀態(tài)通常不能被直接測得,需借助于諸多的生理信號間接分析。根據(jù)典型生理信號的時頻特點,應(yīng)用小波分析建立信號特征集,并提出了一種基于花粉傳播算法的高斯過程分類模型,用以分析全動飛行模擬實驗中的飛行員認(rèn)知狀態(tài)。通過對比分類結(jié)果與飛行員的NASATLX測評結(jié)果,驗證該模型對飛行員認(rèn)知狀態(tài)識別的有效性。
[Abstract]:Pilot cognitive state is an important factor affecting the performance of man-machine flight control system. Cognitive state can not be measured directly, it needs indirect analysis of many physiological signals. According to the time-frequency characteristics of typical physiological signals, wavelet analysis is used to establish the signal feature set, and a Gao Si process classification model based on pollen propagation algorithm is proposed to analyze the pilots' cognitive state in the full-motion flight simulation experiment. The validity of the model for cognitive state recognition of pilots is verified by comparing the classification results with the NASATLX evaluation results of pilots.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)航空航天學(xué)院;上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】：上海市浦江人才計劃(15PJ1404300)
【分類號】：V249.1

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本文編號：1932327