基于GASVM-HMM算法的飞行员操控意图识别

摘要：

针对传统意图识别方法的识别单一性和实时性差的问题,提出基于GASVM-HMM算法的飞行员操控意图识别方法.20名被试者在A320飞行模拟器上进行测试,采集飞行过程中飞行员与显示屏和控制装置的交互动作数据,并建立操控意图数据集.方法将GA与SVM算法结合进行优化,提高识别的精度,并将GASVM层的输出转化为概率作为HMM层的输入值,进一步提高整体意图识别模型的准确性.与传统的算法进行对比后发现,GAS-VM-HMM算法的准确率较高,达到92.92％.最后进行实时验证,证明了算法的有效性.

关键词：意图识别、GASVM、HMM、人机交互

所属期刊栏目：53

分类号：O242;TP391.9(计算数学)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;南京航空航天大学科研与实践创新计划

在线出版日期：2023-03-01（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：43-47