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相关声音（例如警报）有时会被不由自主地忽略，这种现象称为注意力缺失症。这种现象发生在特定条件下，包括高工作负荷（即多任务处理）和/或认知疲劳。在航空领域，这样的错误会对飞行安全造成严重后果。本研究采用了一种古怪范式，参与者必须在模拟飞行的生态背景下检测罕见声音。研究人员操纵认知疲劳和认知负荷来触发注意力缺失症，并通过脑电图 (EEG) 记录大脑活动。我们的结果表明，可以根据大脑活动的时频分析对警报遗漏和警报检测进行分类。当对所有参与者训练算法时，我们达到了 76.4% 的最大准确率，而当对一名参与者单独训练算法时，我们达到了 90.5% 的最大准确率。该方法可以受益于可解释的人工智能，开发高效、可理解的被动脑机接口，通过实时检测注意力缺陷来提高飞行安全性，并根据我们雄心勃勃的目标向飞行员提供适当的反馈，为他们提供可靠且丰富的人机交互。
飞行模拟器报警检测案例
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