【摘 要】
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近20年来民航飞行事故排名第一的原因是飞机进入了复杂状态而且飞行员没有进行合理的预防和改出,所以民航界已经将复杂状态预防和改出训练作为必须的模拟机训练科目。但目前对模拟机飞行员在复杂飞行状态下的训练质量和心理状态的研究尚处于起步阶段,针对这个问题,本课题探索了利用飞行员多源生理信号和机器学习方法构建情绪识别模型,来有效识别复杂飞行状态下飞行员的心理状态变化的方法,用来评估飞行员训练的效果,以便能进
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近20年来民航飞行事故排名第一的原因是飞机进入了复杂状态而且飞行员没有进行合理的预防和改出,所以民航界已经将复杂状态预防和改出训练作为必须的模拟机训练科目。但目前对模拟机飞行员在复杂飞行状态下的训练质量和心理状态的研究尚处于起步阶段,针对这个问题,本课题探索了利用飞行员多源生理信号和机器学习方法构建情绪识别模型,来有效识别复杂飞行状态下飞行员的心理状态变化的方法,用来评估飞行员训练的效果,以便能进行针对性的训练强化。通过设计典型复杂状态模拟飞行实验,采集飞行员的多源生理信号作为情绪判断的基础,并对其进行了时频域分析,提取了其时域组合特征、功率谱密度与信号能量的频域特征、经验模态分解后的时频域特征,采用PAD模型对情绪进行了量化和情绪分类,分别采用了线性回归、随机森林、K近邻与支持向量机等四种分类器以及基于CNN-Bi LSTM模型的深度学习方法进行了分类识别和性能比较,构建了用于复杂飞行状态的优化情绪识别模型。本课题的研究结果可以为研究飞行复杂状态预防与改出训练的飞行员训练质量评估和训练强化提供理论参考。
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