基于多生理参数融合的管制疲劳状态模型研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第13页 |
| 1.3 管制疲劳研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 课题技术路线与研究内容 | 第17-20页 |
| 1.4.1 技术路线 | 第17-18页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 管制疲劳概述与研究理论基础 | 第20-27页 |
| 2.1 管制疲劳介绍与其评估方法 | 第20-23页 |
| 2.1.1 管制疲劳原因 | 第20页 |
| 2.1.2 管制疲劳表现 | 第20-21页 |
| 2.1.3 管制疲劳评估方法 | 第21-23页 |
| 2.2 信息融合技术概述 | 第23-26页 |
| 2.2.1 信息融合概念 | 第23-24页 |
| 2.2.2 信息融合模型 | 第24-25页 |
| 2.2.3 信息融合算法 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 管制疲劳实验设计与数据预处理 | 第27-41页 |
| 3.1 实验方案设计及实施 | 第27-31页 |
| 3.1.1 实验仪器 | 第27-29页 |
| 3.1.2 实验对象 | 第29页 |
| 3.1.3 实验流程 | 第29-31页 |
| 3.1.4 实验数据 | 第31页 |
| 3.2 生理信号基础 | 第31-34页 |
| 3.2.1 心电信号基础 | 第31-32页 |
| 3.2.2 脑电信号基础 | 第32-33页 |
| 3.2.3 眼动信号基础 | 第33-34页 |
| 3.3 生理信号采集 | 第34-35页 |
| 3.4 生理信号预处理 | 第35-40页 |
| 3.4.1 心电信号预处理 | 第35-38页 |
| 3.4.2 脑电信号预处理 | 第38-39页 |
| 3.4.3 眼动信号预处理 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 生理指标显著性分析与初步筛选 | 第41-61页 |
| 4.1 心电指标分析 | 第41-48页 |
| 4.1.1 心电时频基本特征分析 | 第41-43页 |
| 4.1.2 心电指标变化显著性 | 第43-48页 |
| 4.2 脑电指标分析 | 第48-51页 |
| 4.2.1 脑电波频域基本特征分析 | 第49页 |
| 4.2.2 脑电指标变化显著性 | 第49-51页 |
| 4.3 眼动指标分析 | 第51-57页 |
| 4.3.1 眼动指标基本特征分析 | 第51-53页 |
| 4.3.2 眼动指标变化显著性 | 第53-57页 |
| 4.4 呼吸体温信号分析 | 第57-60页 |
| 4.4.1 呼吸体温信号变化分析 | 第57页 |
| 4.4.2 呼吸体温信号变化显著性 | 第57-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 管制疲劳等级划分与指标二次筛选 | 第61-68页 |
| 5.1 KSS量表问卷结果 | 第61页 |
| 5.2 管制实验绩效变化情况 | 第61-63页 |
| 5.3 基于问卷与绩效的疲劳等级划分 | 第63-64页 |
| 5.4 二次生理指标筛选的必要性 | 第64-65页 |
| 5.5 相关性分析二次筛选特征生理指标 | 第65-66页 |
| 5.6 本章小结 | 第66-68页 |
| 第六章 基于特征生理指标的疲劳模型构建 | 第68-89页 |
| 6.1 多生理指标的BP神经网络算法模型 | 第68-75页 |
| 6.1.1 BP神经网络模型原理 | 第68-69页 |
| 6.1.2 BP神经网络模型构建 | 第69-74页 |
| 6.1.3 BP神经网络测试组准确率 | 第74-75页 |
| 6.2 多生理指标的支持向量机算法模型 | 第75-82页 |
| 6.2.1 支持向量机模型原理 | 第75-78页 |
| 6.2.2 支持向量机模型构建 | 第78-80页 |
| 6.2.3 支持向量机测试组准确率 | 第80-82页 |
| 6.3 多生理指标的决策树算法模型 | 第82-87页 |
| 6.3.1 决策树理论模型原理 | 第82-84页 |
| 6.3.2 决策树模型构建 | 第84-85页 |
| 6.3.3 决策树测试组准确率 | 第85-87页 |
| 6.4 多生理参数信息融合算法比较 | 第87-88页 |
| 6.5 本章小结 | 第88-89页 |
| 第七章 总结与展望 | 第89-91页 |
| 7.1 全文总结 | 第89-90页 |
| 7.2 不足与展望 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-100页 |
| 附录 | 第100-122页 |
