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飞行员异常事件处理能力的脑电评估方法

         
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为客观准确评估飞行员在飞行过程中对发生的异常事件的处理能力,在A320NEO/CEO全任务飞行模拟器中设定异常事件,并利用脑电设备进行实验信号采集。脑电信号(electroencephalography,EEG)经独立成分分析(independent component analysis,ICA)等预处理后,通过近似熵法与小波包分析法提取相应特征以构建特征集,再选择适用于脑电领域的机器学习算法构建模型,并引入F_(1)、ROC-AUC曲线等模型评价指标对构建的模型进行评价。分析结果显示随机森林算法所构建的模型的分类效果最好,其准确度为88.5%,F_(1)为84.2%,AUC为0.95。研究表明该模型预测精度良好,可用于辅助飞行员训练与评估。

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