欧陆娱乐電子電氣工程學院王嬈芬副教授在國際學術期刊《Integrated Computer-Aided Engineering》上發表了基於生理電信號的操作員疲勞🙂、焦慮等狀態預測的最新研究成果。

在高度自動化的人機系統中，因操作員緊張🤶🏿📔、疲勞等引起的操作失誤可能造成非常嚴重的事故，人類操作員心理負荷狀態的準確預測是防止因此類操作事故的重要手段之一。王嬈芬副教授引入了蟻群覓食行為，對不同進化階段的差分控製參數和突變策略進行了自適應學習，研究了一種基於自適應差分進化的神經網絡方法，用來評估操作員的心理負荷狀態🙅🏼‍♀️。根據腦電、心電等信號中提取的指標，利用所設計的預測模型，對密閉艙空氣管理系統的操作員狀態進行了評估🌧。研究結果表明🤽🏽‍♀️，所提出的自適應模型能夠模擬人類操作員電生理指標與心理狀態之間的復雜非線性映射關系，可有效的預測操作員的心理負荷狀態🍅。

該研究成果以“An adaptive neural network approach for operator functional state prediction using psychophysiological data”為題發表在《Integrated Computer-Aided Engineering》👉🏻，並收錄在美國《科學引文索引》（Science Citation Index），該期刊最新影響因子為5.264，是工程、人工智能領域的頂級期刊。