遗传优化的支持向量机在潜航员脑力负荷分类中的应用

摘要

目的:基于遗传优化的支持向量机建立脑力负荷分类模型来准确识别潜航员驾驶作业过程中的脑力负荷.方法:召集8名志愿者在模拟驾驶器上进行高、中、低负荷模拟仿真驾驶实验,通过采集到的实验数据,采用该模型对测试样本集的脑力负荷等级进行分类识别.结果:遗传优化的支持向量机模型识别正确率可达92.3077％,该模型对潜航员脑力负荷分类识别具有较高准确性.结论:所建模型能够有效地识别潜航员不同难度任务驾驶作业中的脑力负荷.