[发明专利]基于多层融合识别模型的飞行员作业状态监测方法在审
| 申请号： | 202310578712.0 | 申请日： | 2023-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN116595358A | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 贾万琛;郭司南;丁霖;苗冲冲;任文明;王满玉;吴旭;安凯;孙国强;张睿明;佟佩声 | 申请（专利权）人： | 中国航空综合技术研究所 |
| 主分类号： | G06F18/2135 | 分类号： | G06F18/2135;G06F18/2411;G06F18/2415;G06F18/25;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京孚睿湾知识产权代理事务所(普通合伙) 11474 | 代理人： | 刘翠芹 |
| 地址： | 100028 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多层融合识别模型的飞行员作业状态监测方法，其包括S1、采集基于不同传感器的外周生理特征数据以及手腕加速度时序数据与手腕加速度特征集数据；S2、构建基于RBF核函数的SVM识别模型；S3、根据最优参数建立SVM识别模型；S4、构建基于CNN‑LSTM与中间层融合的操作负荷识别模型；S5、训练得到CNN‑LSTM操作负荷识别模型；S6、构建决策层动态加权融合模式；S7、利用训练完成的识别模型进行状态识别。本发明采用KPCA降维技术，通过输入多层融合模型能够充分感知飞行员在不同维度的状态信息，在作业状态监测方面具有较好的性能，可集成至新一代飞机座舱中，更好地提升人机协作水平。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多层 融合 识别 模型 飞行员 作业 状态 监测 方法 | ||
【主权项】：
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