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疲劳驾驶是导致交通死亡事故的原因之一。为检测识别驾驶疲劳状态，该文鉴于人的眼动行为存在随机性及模糊性的特点，建立了基于“眼睛闭合时间比”（Per-dos）和眨眼时间均值的二维云模型，根据这2个眼动参数的云模型特征，构建了14条定性规则。依据二维单规则生成器，构造了二维多规则定性推理生成器。对60例数据，进行识别判断。结果表明：平均识别率达到73．98％。同组实验数据下，使用该方法比采用K最近邻（KNN）及支持向量机（SVM）分类算法的检测率要高。随着训练样本人数增多，生成器的识别率预计可进一步提高。