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基于FPA优化的GP算法的飞行员认知状态识别
被引量：
4
1
作者
蔡正祥
吴奇
+1 位作者
黄丹
傅山
《电光与控制》
北大核心
2016年第11期78-84,共7页
飞行员认知状态是影响人机飞行控制系统表现的重要因素。认知状态通常不能被直接测得,需借助于诸多的生理信号间接分析。根据典型生理信号的时频特点,应用小波分析建立信号特征集,并提出了一种基于花粉传播算法的高斯过程分类模型,用以...
飞行员认知状态是影响人机飞行控制系统表现的重要因素。认知状态通常不能被直接测得,需借助于诸多的生理信号间接分析。根据典型生理信号的时频特点,应用小波分析建立信号特征集,并提出了一种基于花粉传播算法的高斯过程分类模型,用以分析全动飞行模拟实验中的飞行员认知状态。通过对比分类结果与飞行员的NASATLX测评结果,验证该模型对飞行员认知状态识别的有效性。
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关键词
认知状态
飞行控制
高斯过程
花粉传播算法
小波分析
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题名
基于FPA优化的GP算法的飞行员认知状态识别
被引量：
4
1
作者
蔡正祥
吴奇
黄丹
傅山
机构
上海交通大学航空航天学院
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《电光与控制》
北大核心
2016年第11期78-84,共7页
基金
上海市浦江人才计划(15PJ1404300)
文摘
飞行员认知状态是影响人机飞行控制系统表现的重要因素。认知状态通常不能被直接测得,需借助于诸多的生理信号间接分析。根据典型生理信号的时频特点,应用小波分析建立信号特征集,并提出了一种基于花粉传播算法的高斯过程分类模型,用以分析全动飞行模拟实验中的飞行员认知状态。通过对比分类结果与飞行员的NASATLX测评结果,验证该模型对飞行员认知状态识别的有效性。
关键词
认知状态
飞行控制
高斯过程
花粉传播算法
小波分析
Keywords
cognitive state
flight control
Gaussian process
flower pollination algorithm
wavelet analysis
分类号
O213.2 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于FPA优化的GP算法的飞行员认知状态识别
蔡正祥
吴奇
黄丹
傅山
《电光与控制》
北大核心
2016
4
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