本文關鍵詞：基于多生理參數(shù)的管制員認知負荷綜合評估

  更多相關文章： 認知負荷 多生理參數(shù) 馬爾科夫鏈 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 動態(tài)密度

【摘要】：長期以來在評估管制員工作負荷的研究中存在只重視客觀(可觀察的)負荷,而輕視主觀(認知)負荷。認知負荷難以記錄和記時,不易量化,卻是重要的影響因素。過高的認知負荷將嚴重影響管制員指揮的可靠性和身心健康,進而影響工作效率和扇區(qū)容量。因此,對管制員認知負荷科學合理的量化研究對全面的評估管制員工作負荷具有重要意義,并且對于管制員的培訓工作及工作制度設置也有一定的幫助作用。本文深入地剖析了管制員認知負荷評估問題的理論方法及研究意義,總結了認知負荷的評估方法及其優(yōu)缺點。提出了從認知生理學角度對管制員認知負荷進行評估,克服了其他評估方法的主觀性較強、準確性較低的缺點。首先結合認知心理學和管制員工作特性,給出了管制員在執(zhí)行任務過程中認知結構框架。然后對實驗的設計和實驗的過程進行了詳細的論證,并對實驗采集的數(shù)據(jù)進行了篩選和方差分析,篩選出與認知負荷相關性較高的參數(shù):注視持續(xù)時間、注視頻率、瞳孔直徑、心率、正常心動間期差值的均方跟(RMSSD)、低頻(LF)。在交通態(tài)勢與認知負荷的關系研究中,從航空器的相對位置關系和運行階段兩方面考慮,采用動態(tài)興趣區(qū)劃分的方法,將雷達顯示界面劃分為八個區(qū)域。通過馬爾可夫鏈理論計算被試者在不同興趣區(qū)間注視的一步轉(zhuǎn)移概率和平穩(wěn)分布。研究表明:進場航空器引起的認知負荷水平顯著高于離場飛機,有潛在飛行沖突的航空器引起的認知負荷要高于無潛在飛行沖突的航空器。最后,將篩選出來的認知負荷變化敏感的指標建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,并與NASA—TLX主觀評估模型對比進行可行性檢驗,結果表現(xiàn)出較高的一致性。將管制員認知負荷模型與動態(tài)密度模型進行相關性分析,結果表明二者呈現(xiàn)對數(shù)函數(shù)關系。
【關鍵詞】：認知負荷 多生理參數(shù) 馬爾科夫鏈 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 動態(tài)密度
【學位授予單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R13;V355.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 主觀評定12-13
• 1.2.2 任務績效測量13-14
• 1.2.3 生理測量法14-16
• 1.3 研究內(nèi)容和章節(jié)安排16-19
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容16-17
• 1.3.2 章節(jié)安排17-19
• 第二章 各生理參數(shù)與認知負荷的關系19-30
• 2.1 管制員認知過程簡介19-21
• 2.2 認知負荷定義21-23
• 2.2.1 認知負荷理論21-22
• 2.2.2 管制員認知負荷定義22-23
• 2.3 認知負荷的生理學基礎23-28
• 2.3.1 眼動測量指標及其認知學意義23-26
• 2.3.2 心率變異性與認知負荷的關系26-28
• 2.4 本章小結28-30
• 第三章 實驗方案設計與數(shù)據(jù)分析30-40
• 3.1 實驗設計30-33
• 3.1.1 實驗目的30
• 3.1.2 實驗假設30
• 3.1.3 實驗系統(tǒng)構成30-32
• 3.1.4 實驗場景設計32
• 3.1.5 被試者32-33
• 3.1.6 實驗步驟33
• 3.2 數(shù)據(jù)的收集與分析33-39
• 3.2.1 數(shù)據(jù)的收集33-35
• 3.2.2 數(shù)據(jù)的分析35-39
• 3.3 小結39-40
• 第四章 航空器運行狀態(tài)與管制員認知負荷的關系40-48
• 4.1 動態(tài)興趣區(qū)劃分40-42
• 4.1.1 實驗情景選擇40
• 4.1.2 動態(tài)興趣區(qū)劃分方法40-41
• 4.1.3 雷達顯示界面動態(tài)興趣區(qū)劃分41-42
• 4.2 基于馬爾科夫鏈的認知負荷模型42-45
• 4.2.1 眼動數(shù)據(jù)收集與處理42-43
• 4.2.2 馬爾科夫鏈理論43
• 4.2.3 注視的一步轉(zhuǎn)移概率43-44
• 4.2.4 馬爾科夫鏈平穩(wěn)分布44-45
• 4.3 模型驗證與分析45-47
• 4.3.1 管制員的注視一步轉(zhuǎn)移概率45-46
• 4.3.2 管制員注視的穩(wěn)態(tài)分布46-47
• 4.4 小結47-48
• 第五章 管制員認知負荷綜合評估48-59
• 5.1 主觀評定的認知負荷評估模型48-50
• 5.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的管制員認知負荷綜合評估50-53
• 5.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法原理50-51
• 5.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法步驟51-52
• 5.2.3 管制員認知負荷評估52-53
• 5.3 交通復雜性與認知負荷的關系53-57
• 5.3.1 動態(tài)密度模型53-55
• 5.3.2 動態(tài)密度模型驗證55-57
• 5.4 認知負荷的影響因素分析57
• 5.5 本章小結57-59
• 第六章 總結與展望59-62
• 6.1 本文總結59-60
• 6.2 研究不足及展望60-62
• 參考文獻62-67
• 致謝67-68
• 發(fā)表的學術論文及研究成果68

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本文編號：674597