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为解决有人/无人系统协同过程中操作员手动调整任务执行顺序带来的系统设置失效和工作负荷增加问题，基于改进的线性回归方法对操作员任务处理习惯数据进行训练，得到操作员任务处理习惯的任务自适应排序模型，可以针对操作员处理任务的习惯对任务序列的排列进行自适应调整．最后通过仿真验证了改进的线性回归方法提高了任务排序的正确率，减少操作员的手动排序过程，降低操作员的工作负荷，并对于不同的操作员的处理习惯有更强的适应性；测试数据规模越大，模型预测的正确率均值越大，而且正确率的上下边界越收敛；得到训练数据规模越大，改进的线性回归模型预测的正确率的均值越大．