【摘 要】
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脑力负荷状态的准确识别是装甲车辆乘员信息处理作业行为研究的关键技术,对提高人机系统的作战效能具有重要意义。针对乘员作业类型向信息处理作业转变的基本趋势,提出了融合
【机 构】
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装甲兵工程学院机械工程系,中国北方车辆研究所
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脑力负荷状态的准确识别是装甲车辆乘员信息处理作业行为研究的关键技术,对提高人机系统的作战效能具有重要意义。针对乘员作业类型向信息处理作业转变的基本趋势,提出了融合小波包分解（WPD）和快速独立分量分析（Fast ICA）的脑电信号预处理方法,建立了反映脑力负荷状态的EEG信号特征空间。基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）构建了乘员信息处理作业脑力负荷状态识别模型;并面向目标录入典型信息处理作业对识别模型进行了实例应用,旨在为解决乘员信息处理作业脑力负荷的准确识别探索新的途径。结果表明,该模型
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