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为识别驾驶人认知分心状态,招募13名驾驶人参与驾驶模拟器试验.通过眼动仪采集被试正常驾驶及认知分心状态下的眼动数据,提取5s时间窗口内的眼动特征.运用随机森林方法构建认知分心识别模型,应用网格搜索确定最优模型参数,并采用100次留出法评估模型性能.根据随机森林模型特征重要性度量结果,进一步分析认知负荷对驾驶人注视及眨眼持续时间的影响.结果表明:当决策树数量为125、最大特征数为5时,模型识别平均准确率为83.69％;注视持续时间及噪声持续时间是认知分心识别的2个关键特征,随着认知负荷的提高,驾驶人注视持续时间减少、眨眼时间增加.