电子学报 ›› 2020, Vol. 48 ›› Issue (6): 1062-1070.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.06.003

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基于Gamma深度信念网络的飞行员脑疲劳状态识别

罗映雪1, 贾博2, 裘旭益3, 邓平煜3, 任和4, 吴奇1,3   

  1. 1. 上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系, 上海 200240;
    2. 中国东方航空技术应用研发有限公司, 上海 201700;
    3. 中国航空无线电电子研究所, 上海 200233;
    4. 中国商飞上海飞机客户服务有限公司, 上海 200241
  • 收稿日期:2019-06-13 修回日期:2019-12-06 出版日期:2020-06-25
    • 通讯作者:
    • 吴奇
    • 作者简介:
    • 罗映雪 女,1996年出生,湖北洪湖人,上海交通大学控制工程专业硕士研究生,主要研究方向为飞行员工作负荷评价. E-mail:dyljzxl@sjtu.edu.cn
      贾 博 男,1988年出生,甘肃兰州人,东航技术应用研发中心有限公司工程师,主要研究方向为人机交互,智能飞行.
      裘旭益 男,1983年出生,浙江慈溪人,中国航空无线电电子研究所高级工程师,上海交通大学博士研究生,主要研究方向为智能作战与人机交互.
      邓平煜 男,1979年出生,甘肃张掖人,中国航空无线电电子研究所总工程师,研究员,主要研究方向为航电系统架构与人机交互.
      任 和 男,1967年出生,澳洲人,中国商飞上海飞机客户服务有限公司副总工程师,国家千人计划教授,主要研究方向为飞行数据管理与人机交互.
    • 基金资助:
    • 国家自然科学基金项目 (No.61671293), 国家自然科学民航联合基金项目 (No.U1933125)

Pilots' Brain Fatigue State Inference Based on Gamma Deep Belief Network

LUO Ying-xue1, JIA Bo2, QIU Xu-yi3, DENG Ping-yu3, REN He4, WU Qi1,3   

  1. 1. Department of Automation, School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240, China;
    2. China Eastern Airlines Technology Application R&D Center Co., Ltd., Shanghai, Shanghai 201700, China;
    3. China National Aeronautical Radio Electronics Research Institute, Shanghai 200233, China;
    4. COMAC Shanghai Aircraft Customer Service Co., Ltd., Shanghai 200241, China
  • Received:2019-06-13 Revised:2019-12-06 Online:2020-06-25 Published:2020-06-25

摘要: 飞行员疲劳状态识别面临两个重要问题,如何提取表征疲劳的特征以及如何对疲劳特征建模学习.首先提取脑电信号节律波,计算基于仿射伪平滑Wigner-Ville分布的瞬时频域信息,构建疲劳状态指标.其次,基于脑电信号各通道的周期性变化提出Gamma深度信念网络的疲劳状态分类算法,与采用卷积与池化运算的学习网络不同,Gamma深度信念网络没有将图像或信号按尺度分割,但在底部的隐藏层已经可以有效地学习特定区域的特征,且当层数增加时,可有效提取特征的区域增多,学习到的特征更为一般化.然后改进用于训练深度信念网络的Gibbs采样算法,提出向上向下Gibbs采样以推断网络参数.最后,实验结果显示,本文的Gamma深度信念网络在识别准确率、稳定性、迭代用时等方面均达到了令人满意的效果.

关键词: 脑电信号, 飞行员疲劳, 疲劳识别, Gamma深度信念网络

Abstract: Pilots' fatigue state recognition faces two important issues:how to extract the characteristics that characterize fatigue and how to model fatigue characteristics.Firstly,the EEG(ElectroEncephaloGram) signal is extracted,and the instantaneous frequency domain information based on the affine pseudo-smooth Wigner-Ville distribution is calculated to construct the fatigue state index.Secondly,based on the periodic changes of each channel of EEG signals,the fatigue state classification algorithm of Gamma deep belief network is proposed.Unlike other learning network using convolution and pooling,the proposed network does not split the image or signal,but the hidden layer at the bottom can effectively learn the features of a specific region,and when the number of layers increases,the number of features increases and the features are more general.The Gibbs sampling algorithm for training the deep belief network is improved.The up-down Gibbs sampling is proposed to infer the network parameters.Finally,the experimental results show that the Gamma deep belief network in this paper has achieved satisfactory results in terms of recognition accuracy,stability and iteration time.

Key words: EEG signals, pilots' fatigue, fatigue recognition, Gamma deep belief network

中图分类号: