在不同的工作负荷情况中,大脑都处于不同的工作状态.因此本文研究中提出了基于EEG信号使用机器学习的方法区分飞行员不同工作负荷程度.首先,本文通过主观测评法确定实验人员的工作负荷等级.同时采集被试人员的脑电信号,使用了熵特征提取方法,从每一路脑电信号中提取出样本熵、近似熵、模糊熵以及融合特征四种特征组.通过SVM,RF,LR,KNN,DT,QDA和LDA七种单独分类器比较各特征在不同分类器中的分类精度.并通过结果发现,使用模糊熵的识别准确率达到98％左右.认为本文脑电信号中使用熵特征有着识别工作负荷能力.
飞行模拟 脑电信号 工作负荷 模糊熵 机器学习