基于最小二乘支持向量回归建模方法的人机系统操作员功能状态分析

摘要：

目的 建立具有很强预测能力的数学模型来准确评估人机系统操作员功能状态( Operator Functional States,OFS).方法 基于采集到的一系列操作员电生理信号及性能数据,采用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)方法对OFS建模.通过网格搜索和10-折交叉验证方法对模型参数进行优化,并将LSSVM与基于遗传算法的模糊建模方法进行比较.结果 模型基本能反映OFS的实际变化趋势,输出误差在可接受的范围之内且与基于遗传算法的模糊建模方法得到的模型输出误差相比较小.结论 LSSVM方法具有更好的泛化性能,将其用于OFS评估是有效的.

关键词：操作员功能状态、最小二乘支持向量机、电生理信号、建模

所属期刊栏目：25

分类号：R857.14(航空航天医学)

资助基金：国家自然科学基金61075070;60775033;教育部留学回国人员科研启动基金2008教外司留890号;上海市浦江人才计划项目07PJ14031

在线出版日期：2012-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：35-41