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World File Search System心理负荷
评估...的心理负荷测量方法
林业机械操作员的工作对身体和精神都造成很大的负担。部分是因为它包含静态和重复性工作的元素，部分是因为需要处理大量信息并在短时间内做出许多决策。心理负荷是影响人类处理信息能力的各种形式的负荷的术语。没有任何单一因素可以衡量精神压力。使用表现以及主观评估和心理生理测量方法来测量心理负荷。心理生理学测量方法的例子有肌肉活动、心率、心率变异性、呼吸频率、皮肤电导和手指温度。减轻叉车驾驶员负担的一种方法是使起重机工作的某些部分实现自动化。
心理负荷评估及其对中产阶级的影响...
本章旨在了解心理工作负荷水平及其对制造企业中高级管理人员的影响。本章旨在了解心理工作负荷水平与性别、年龄范围、婚姻状况、子女数量、工作年限和每周工作时间的关系。方法方面，采用了 NASA-TLX 方法。该方法从心理需求、身体需求、时间需求、努力、绩效和挫折水平六个维度来衡量心理工作负荷。数据是通过在线问卷收集的。结果表明，一些维度对心理工作负荷的贡献按以下顺序递减：心理需求、时间需求、努力、绩效、挫折水平和身体需求。同样，心理工作负荷水平的结果从 55.73 到 64.10 不等。然而，性别、年龄范围、婚姻状况、子女数量、工作年限、每周工作时长和心理负荷水平之间没有明确的关系。最后，员工表现出的心理负荷主要源于压力、心理疲劳和头痛。
基于脑电图的多任务相关心理负荷识别
Lipo Wang 新加坡南洋理工大学电气与电子工程学院 ELPWang@ntu.edu.sg 摘要 — 心理负荷可以通过脑电图 (EEG) 识别，并可用于评估用户执行不同任务时的心理努力。在这项工作中，我们设计并实施了一项与无任务、视觉任务、听觉任务和多任务表现相关的心理负荷识别实验。使用同步容量 SIMKAP 测试在 12 名受试者中诱发与多任务相关的不同程度的心理负荷。使用 Emotiv 设备收集 EEG 数据，使用功率、统计、分形维数 (FD) 特征与支持向量机 (SVM) 和 k-最近邻 (k-NN) 分类器进行处理和分析。当使用统计和 FD 特征组合时，使用 SVM 对 2 个类的最佳准确率为 90.39%，对 4 个类的最佳准确率为 80.09%。所提出的算法可以应用于心理负荷监测。
心理负荷与人体适应能力的评价及联系
效率，导致操作员的行为和生理适应性。更准确地说，它涉及改变任务的需求（例如难度、时间压力、复杂性）来评估和识别对操作员适应性产生的影响。行为适应性与策略实施的表现相关，生理适应性与心理努力的调动与射血前期的反应评分相关。
基于时间线分析的飞行员心理负荷预测
摘要 背景：飞机座舱是高度密集的人机交互系统，其设计直接影响飞行安全。目的：为优化复杂飞行任务中的显示界面设计，本研究旨在提出一种动态概念框架和时间线任务分析方法，用于量化心理负荷预测模型中心理负荷的动态时间效应和任务类型影响因素。方法：整合基于注意力资源配置的多因素心理负荷预测模型，建立心理负荷动态预测模型。通过记录嵌入式子任务执行数据、美国国家航空航天局任务负荷指数（NASA-TLX）主观评价和眼动追踪，开展人机工效学仿真实验。结果：结果表明，该预测模型在不同模拟界面和复杂任务下均具有良好的预测精度和有效性，实现了对飞行员心理负荷状态的实时监控。结论：综上所述，可以应用预测模型和实验方法，通过优化显示界面和调整飞行任务，避免飞行员在整个飞行阶段的超负荷。
驾驶员心理负荷等级划分 - MDPI
摘要：心理负荷 (MW) 表示执行并发任务所需的大脑资源量。鉴于 MW 与交通事故风险的相关性，对高级驾驶辅助系统而言，MW 的评估至关重要。在本研究中，在模拟环境中驾驶时对参与者进行了两项认知测试（数字广度测试 - DST 和 Ray 听觉言语学习测试 - RAVLT）。选择这些测试来调查驾驶员对预定认知负荷水平的反应，以对 MW 进行分类。同时使用红外 (IR) 热成像和心率变异性 (HRV) 来获取与受试者心理生理相关的特征，以便为机器学习 (ML) 分类器提供信息。基于单峰 IR/单峰 HRV/多峰 IR + HRV 特征比较了六类模型。基于多模态 IR + HRV 特征的分类器达到了最佳分类器性能（DST：准确度 = 73.1%，灵敏度 = 0.71，特异性 = 0.69；RAVLT：准确度 = 75.0%，平均灵敏度 = 0.75，平均特异性 = 0.87）。基于单模态 IR 特征的分类器也表现出高性能（DST：准确度 = 73.1%，灵敏度 = 0.73，特异性 = 0.73；RAVLT：准确度 = 71.1%，平均灵敏度 = 0.71，平均特异性 = 0.85）。这些结果证明了使用完全非接触式和非侵入式技术来高精度评估驾驶员 MW 水平的可能性，这代表了交通事故预防领域的最新进展。
使用无线脑电图信号估计心理负荷
摘要：先前的研究已经证明了脑电图 (EEG) 在评估心理工作负荷方面的适用性。然而，开发可靠的跨任务、跨受试者和跨会话工作负荷分类模型仍然是一个挑战。在本研究中，我们使用无线 Emotiv EPOC 耳机评估了八名受试者和两项心理任务（即 n-back 和算术任务）的工作负荷。0-back 和 2-back 任务以及 1 位和 3 位加法分别被用作 n-back 和算术任务中的低和高工作负荷。使用功率谱密度作为特征，开发了一个信号处理和特征提取框架来对工作负荷级别进行分类。在 n-back 和算术任务中，会话内准确率分别达到 98.5% 和 95.5%。为了便于实时估计工作负荷，应用了快速域自适应技术，实现了 68.6% 的跨任务准确率。同样，我们在 n-back 和算术任务中分别获得了 80.5% 和 76.6% 的跨会话准确率，以及 74.4% 和 64.1% 的跨受试者准确率。尽管参与者数量有限，但该框架在跨受试者和任务方面具有很好的推广性，并为开发独立于受试者和任务的模型提供了一种有前途的方法。它还表明在认知监测中使用消费级无线 EEG 耳机实时估计工作量在实践中的可行性。
使用...进行海军学员学院心理负荷分析
海军学院的学员为开展教育活动开展了丰富多彩的活动。这些活动特别容易受到身体和心理上的摩擦，尤其是在日常和培养活动中，这一阶段的活动被认为会导致学员承受过多的心理负担，这可能导致学员无法继续接受教育。因此，本研究将使用主观工作量评估技术 (SWAT) 方法确定海军学院被怀疑是造成问题的因素之一，即心理因素或心理工作量。之所以选择 SWAT 方法，是因为它更容易应用，并且在结果的有效性和准确性方面具有一些优势，因此机构期望的学员表现为：Tanggap、Tanggon 和 Trengginas。本研究的结果表明，在某种程度上，一些子活动的心理工作量很高。一级心理负荷最高为 69,0（RPS 活动），二级为 83,4（高级初级发展），三级为 77,6（高级初级发展）。此外，本研究还表明，一级、二级、三级和四级之间的心理负荷在学院开展每项活动时存在显著差异。关键词：主观工作负荷评估技术 (SWAT)、心理负荷、学员。1. 引言
引入心理负荷评估以设计虚拟现实训练场景
由于虚拟现实 (VR) 模拟的灵活性和可重复性，训练是虚拟现实 (VR) 的主要用例之一。然而，在训练场景设计中，用户的认知状态，特别是心理工作量 (MWL) 的使用仍然很大程度上尚未得到探索。在本文中，我们建议在设计涉及 VR 中多个并行任务的复杂训练场景时考虑 MWL。所提出的方法基于对训练应用中每个潜在任务配置引起的 MWL 的评估。评估之后，将使用生成的模型来创建能够随时间调节用户 MWL 的训练场景。基于多属性任务电池 II 的 VR 飞行训练模拟器说明了这种方法，它征求不同的认知资源，能够生成 12 种不同的任务配置。进行了第一项用户研究 (N = 38)，使用自我报告和绩效测量来评估每种任务配置的 MWL。然后使用此评估来生成三个训练场景，以便随着时间的推移诱导不同级别的 MWL。第二项用户研究 (N = 14) 证实，所提出的方法能够随着时间的推移在每个训练场景中诱导预期的心理工作量。这些结果为进一步研究如何使用 MWL 调制来改进 VR 训练应用铺平了道路。
老龄驾驶员在实时驾驶任务中的心理负荷...
老龄驾驶员数量迅速增加，他们面临着因退化过程而导致的残疾，从而影响他们的驾驶表现。本研究的主要目的是确定老龄驾驶员的心理工作量，而第二个目的是比较老龄驾驶员和对照组的心理工作量。研究方法包括包含三个情境复杂度等级的道路实验性驾驶任务。对 30 名驾驶员进行了 NASA 任务负荷指数 (NASA-TLX) 和脑电图 (EEG) 测量。NASA-TLX 得分显示，在中等复杂情境和非常复杂情境中，老龄驾驶员的平均体力需求得分最高，分别为 37.25 和 43.50。同时，对于脑电信号的波动，结果表明情境复杂性对通道位置 FZPZ 和 O1O2 的 RPθ 和 RPα 有显著影响。在简单情况下，老龄司机和对照组的加权工作量得分存在显著差异，而所有通道位置的 RPθ 和 RPα 频段均无显著差异。这些发现将有助于设计师、制造商、开发商和政策制定者为老龄司机设计更好的驾驶环境。