【摘 要】
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飞行员驾驶疲劳是影响飞行安全的重要因素之一。眼动仪已被尝试应用于驾驶人员的疲劳检测,但眼动仪采集数据属性较多,且缺乏明确的疲劳判定决策属性,故将PVT（精神运动警戒任务
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飞行员驾驶疲劳是影响飞行安全的重要因素之一。眼动仪已被尝试应用于驾驶人员的疲劳检测,但眼动仪采集数据属性较多,且缺乏明确的疲劳判定决策属性,故将PVT（精神运动警戒任务）测量所得疲劳程度组合进眼动仪测量数据中,作为决策属性,采用基于二元信道互信息的粗糙集属性约简方法,进行针对疲劳判定的眼动仪属性知识约简,并在约简前后,分别采用BP神经网络进行分类计算。结果表明,将二元信道互信息作为启发式信息,进行以疲劳判定为目标的眼动仪属性约简,能有效提取反映飞行员驾驶疲劳的主要属性。
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