-
题名飞行员异常事件处理能力的脑电评估方法
被引量：2
- 1
-
-
作者
崔志翔
陈大伟
吴东苏
魏方平
-
机构
南京航空航天大学通用航空与飞行学院
南京航空航天大学民航学院
上海华模科技有限公司
-
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第30期13562-13568,共7页
-
基金
国家自然科学基金民航联合研究基金(U1633120)。
-
文摘
为客观准确评估飞行员在飞行过程中对发生的异常事件的处理能力,在A320NEO/CEO全任务飞行模拟器中设定异常事件,并利用脑电设备进行实验信号采集。脑电信号(electroencephalography,EEG)经独立成分分析(independent component analysis,ICA)等预处理后,通过近似熵法与小波包分析法提取相应特征以构建特征集,再选择适用于脑电领域的机器学习算法构建模型,并引入F_(1)、ROC-AUC曲线等模型评价指标对构建的模型进行评价。分析结果显示随机森林算法所构建的模型的分类效果最好,其准确度为88.5%,F_(1)为84.2%,AUC为0.95。研究表明该模型预测精度良好,可用于辅助飞行员训练与评估。
-
关键词
飞行员评估
全任务飞行模拟器
脑电
近似熵
小波包
随机森林
-
Keywords
pilot evaluation
full flight simulator
EEG
approximate entropy
wavelet packet
random forest
-
分类号
V328.3
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
-
