基于改进KNN算法的飞行员工作负荷评估

摘要：

针对使用主观量表评估飞行员工作负荷易受主观因素干扰的问题,将飞行员工作负荷评估试验划分成连续的15 s时间窗口,基于时间窗口内的客观绩效和生理数据,建立飞行员工作负荷评估模型.使用插值、去均值、归一化等方法预处理数据后,再将生理数据变化量作为工作负荷的特征维度,并基于生理数据变化量改进KNN算法,对工作负荷进行分类.通过引入生理数据变化量作为工作负荷的特征维度,优化分类模型的数据结构后,各传统分类算法的测试集F1分数均得到提高;使用生理数据变化量改进KNN算法后,高负荷数据分类准确率达到71％,总体准确率能达到88.5％;相比于传统KNN算法,高负荷数据分类准确率提升36.5％,总体准确率提升6.3％.

关键词：工作负荷、F1分数、KNN、生理数据

所属期刊栏目：52

分类号：V267;TP181(航空制造工艺)

资助基金：国家自然科学基金U2033202

在线出版日期：2022-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：77-81