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摘要:
人-机系统的脑力负荷评估和作业过程中的脑力负荷检测是工效学的重要研究内容,基于生理信号实时脑力负荷监测能够实现根据脑力负荷在人-机系统中在作业人员与自动化系统之间动态分配任务,即自适应自动化,进而能够优化人-机系统设计、避免过高的脑力负荷、降低人误风险.基于生理信号实现脑力负荷的检测研究从最早NASA的探索性研究至今已有40多年,近十多年逐渐成为工效学中新的研究热点,并且基于脑电、心电、功能性近红外光谱的自适应自动化在诸如模拟飞行、模拟无人机控制等任务中已被证明能够改善作业绩效和作业人员的主观感受.但近年来部分研究报告也表明基于生理信号的脑力负荷检测存在跨人、跨时间、跨任务的挑战,未来还有较大发展空间.本综述将回顾基于生理信号的脑力负荷检测和基于脑力负荷的自适应自动化40年来的研究历程和最新研究进展.
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文献信息
篇名 基于生理信号的脑力负荷检测及自适应自动化系统研究:40年回顾与最新进展
来源期刊 电子测量与仪器学报 学科 工学
关键词 脑力负荷 自适应自动化 生理信号 脑电 心电 功能性近红外光谱
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目 专家论坛
研究方向 页码范围 1-13
页数 13页 分类号 TP393
字数 8856字 语种 中文
DOI 10.13382/j.jemi.2015.01.001
五维指标
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (111)
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研究主题发展历程
节点文献
脑力负荷
自适应自动化
生理信号
脑电
心电
功能性近红外光谱
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子测量与仪器学报
月刊
1000-7105
11-2488/TN
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
80-403
1987
chi
出版文献量(篇)
4663
总下载数(次)
23
相关基金
国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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