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申请/专利权人：北京津发科技股份有限公司

摘要：本发明提供一种飞行员认知能力评估方法、系统和存储介质，方法包括：在飞行员执行飞行情境任务和认知测评任务的过程中，通过多通道采集飞行员的指标参数；通过飞行员的问卷答复结果来获得飞行人员的人格相关认知能力评估结果；基于飞行员的多通道指标参数及人格相关认知能力评估结果得到特征向量，将特征向量输入至飞行员认知能力评估模型，得到飞行员认知能力第一评估分数；对飞行员的多通道指标参数进行归一化，针对归一化的结果和人格相关认知能力评估结果基于预先设置的指标参数权重进行加权平均，得到飞行员认知能力第二评估分数；基于飞行员认知能力第一评估分数和飞行员认知能力第二评估分数得到飞行员认知能力综合评估分数。

主权项：1.一种飞行员认知能力评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：在飞行员执行飞行情境任务呈现模块呈现的飞行情境任务的过程中，通过多通道采集飞行员的指标参数，采集的多通道指标参数包括：交互指标、生理指标和脑功能指标；在飞行员执行认知呈现模块呈现的认知测评任务的过程中，通过多通道采集飞行员的指标参数，采集的多通道指标参数包括：交互指标、生理指标和脑功能指标；通过飞行员执行飞行任务相关认知问卷量表评估模块呈现的问卷量表时得到的问卷答复结果来获得飞行人员的人格相关认知能力评估结果；其中，所述交互指标包括：行为指标和眼动指标，所述行为指标包括反应时和或正确率，所述眼动指标包括扫视时间、注视时间、眨眼频率、瞳孔直径变化、眼睑闭合度和眼动轨迹；基于飞行员在执行飞行情境任务中的多通道指标参数、认知测评任务中的多通道指标参数、人格相关认知能力评估结果中的多种得到特征向量，将特征向量输入至预训练的飞行员认知能力评估模型，基于输出数据得到飞行员认知能力第一评估分数；其中，所述飞行员认知能力评估模型为基于梯度提升树算法得到的XGBoost机器学习模型；所述特征向量中的各个特征基于对应任务下采集的指标参数加权得到；对飞行员在执行飞行情境任务中的多通道指标参数进行归一化得到第一归一化结果，对认知测评任务中的多通道指标参数进行归一化得到第二归一化结果，针对第一归一化结果、第二归一化结果和人格相关认知能力评估结果中的多种基于预先设置的指标参数权重进行加权平均，得到飞行员认知能力第二评估分数；以及基于飞行员认知能力第一评估分数和飞行员认知能力第二评估分数得到飞行员认知能力综合评估分数。

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