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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于多任务学习的飞行员多个心理风险因素同时识别方法，涉及生理信号识别技术领域。本发明首先在训练冲突模型的过程中，探索多个心理风险因素任务学习过程中主要发生梯度冲突的模型层，并将梯度冲突最严重的层转化为任务特定层，以避免不同因素学习时因素间的差异性抑制彼此的学习。然后，重新训练转化后的模型，并利用损失对数转换策略减小不同心理风险因素学习任务间的损失规模差异和损失学习速度差异，使多个任务能够同时学习。本发明针对性地面向飞行场景下的飞行员多个心理风险因素同时识别，使不同心理风险因素识别任务可以互补学习，实现精度更高、更高效的心理风险因素识别，保障飞行员在模拟飞行训练和实际飞行场景下的飞行安全。
主权项：1.一种基于多任务学习的飞行员多个心理风险因素同时识别方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤S1：基于预置的若干个关于飞行员心理风险的识别任务，训练预设的冲突模型fc，并在每一个训练迭代轮次中记录冲突模型fc的每一共享层的梯度冲突情况，其中，共享层的梯度冲突情况为该训练迭代轮次下所有发生梯度冲突的任务的梯度冲突烈度之和；梯度冲突烈度由两个任务梯度向量夹角的余弦值表示，余弦值小于0时表示存在梯度冲突；步骤S2：计算冲突模型fc中每一个共享层在所有迭代轮次中累计的梯度冲突烈度之和，得到梯度冲突严重程度cl，并将前K个最大cl所对应的共享层转化为任务特定层，得到模型f，其中，K为预设值；步骤S3：初始化模型f的参数，利用损失对数转换策略训练转化后的模型f：步骤S4：对训练好的多任务模型f输入飞行员的实时心电数据，得到飞行员的多个心理风险因素识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 基于多任务学习的飞行员多个心理风险因素同时识别方法
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