EEG、视觉注视融合的MHA-LSTM神经网络飞行员注意力分析研究

为提高飞行员注意力检测准确性、及时性,文中提出一种融合EEG与视觉注视的注意力分析方法。文中以飞行训练实验数据为基础,建立了一种以飞行效果评估与反应时测试融合的注意力评估方法,以此为参考对视觉注视、EEG数据进行分割、筛选制作成数据样本,构建EEG、视觉注视数据集。建立MHA-LSTM网络模型对融合EEG、视觉注视的多通道数据进行分类分析。实验表明,网络模型平均准确率达到93.56%,比LSTM模型准确率提升了4.6%,可见文中方法在检测性能上具有明显提高。