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题名基于BP神经网络的管制员疲劳状态识别研究
被引量：6
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作者
杨昌其
谭娟
仇争平
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机构
中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
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出处
《航空计算技术》
2018年第1期17-20,25,共5页
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基金
2016年民航局安全能力建设资金项目资助(2146903#-TMSA1616)
中国民航飞行学院2016年度学生科研基金项目资助(X2016-46)
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文摘
为了对空中交通管制员的疲劳状态予以有效识别,降低管制员疲劳不安全事件发生的概率。以管制员主观疲劳程度、工作负荷度、警觉行为能力指数3个指标作为疲劳状态识别因子向量,采用BP神经网络模型,建立了管制员疲劳状态识别方法。通过对管制员初始疲劳状态值进行生成代替数据集和相空间重构,得到了最大Lyapunov指数、复杂度、近似熵3个能表征管制员疲劳状态的特征参数,依据特征参数的真值,将疲劳划分为4个等级。最后结合实例,评估了西南地区某空管单位11名管制员的疲劳状态,结果表明,11名管制员的疲劳状态识别准确率达到90.9%,BP神经网络模型与非线性参数估算相结合可有效地识别管制员的疲劳状态。
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关键词
空中交通管制员
疲劳检测
BP神经网络
非线性参数估算
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Keywords
air traffic controller
fatigue detection
BP neural network
nonlinear parameter estimation
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
V328.1
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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