基于随机森林算法的飞行员脑力负荷多维综合评估模型

摘要

针对飞行员在执行任务时需要同时处理多种信息源和任务，加重了脑力劳动负荷的问题，为提高飞行安全性和飞行员的工作效能，研究了基于随机森林算法的飞行员脑力负荷多维综合评估模型。利用线性有限脉冲响应带通滤波器处理脑电信号，剔除高频及低频噪音，计算失匹配负波，获得线性插值脑电信号采样点，根据脑电信号邻域重叠采样点，提取各节律的功率谱密度和能量特征。构建随机森林算法多维综合评估模型，确定各信号波动频率输出点，结合投票模式获得多维脑力负荷最佳的分类结果，实现飞行员脑力负荷综合评估。实验结果证明，所提方法具有较高的分类精度，能精准评估飞行员脑力负荷状态。

关键词

随机森林算法 / 脑力负荷 / 多维综合评估 / 功率谱密度 / 失匹配负波