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基于GA-BP网络的脑电与心电融合疲劳识别算法研究

2021-09-08白志强尤文斌刘晓琦胡时光

中北大学学报(自然科学版) 2021年4期
关键词:实验

白志强,尤文斌,刘晓琦,胡时光

(中北大学 电子测试技术重点实验室,山西 太原 030051)

0 引 言

战区兵种越来越专业化,武器装备越来越智能化,作战环境越来越复杂化,这凸显了“人-机-环”一体化新时代新型作战发展的思想. 单兵作为战场最重要的组成单位,其作战精神状态是影响部队战斗力的决定性因素之一. 由于长时间的脑力认知活动、精神压力或体力运动而引起的精神疲劳会导致大脑认知能力暂时性下降,表现为注意力、记忆力和执行力的下降[1-2]. 在某些重要的作战岗位,例如舰艇指挥员、火炮手或核按钮操作员等极易因注意力长时间集中或精神压力出现误操作和决策失误,从而产生不可挽回的损失,这也是事故发生的重要原因. 国内外医学研究表明,精神疲劳已经成为多种突发性致命疾病的主要原因,比如中风心血管疾病等[1]. 除此之外,不同程度的精神疲劳对不同的人群产生着不同程度的危害,精神疲劳会使医生诊断疾病时出现医疗事故,而这往往与患者的生命密切联系[3]. 精神疲劳还会使车辆驾驶员发生交通事故的概率明显上升. 因此,对不同兵种的单兵作战精神状态进行监测分析是十分必要的,针对单兵在不同精神疲劳状态下的任务完成表现,依据大数据分析提出科学的作战岗位安排和针对性训练,可以使作战更加智能化和可靠化.

神经科学表明,精神疲劳[4-5]的量化与识别的主要途径是分析人体生……

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