文献类型：期刊文章

作　　者：吴雪琴[1] 廖斌[2]

WU Xueqin;LIAO Bin(Computer Department,Chengdu College of University of Electronic Science and Technology,Chengdu Sichuan 611731,China;School of Business,Sichuan Normal University,Chengdu Sichuan 610101,China)

机构地区：[1]电子科技大学成都学院计算机系,四川成都611731 [2]四川师范大学商学院,四川成都610101

出　　处：《中国安全生产科学技术》

基　　金：教育部人文社会科学研究规划基金项目(19YJAZH051);四川省软科学研究计划项目(2020JDR0267)。

年　　份：2021

卷　　号：17

期　　号：3

起止页码：169-174

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为保障作业人员身心健康和作业效率,运用E-Prime软件模拟认知性VDT持续作业,通过方差分析提出作业疲劳综合评价指标体系,并使用客观绩效指标和生理指标作为输入变量,主观疲劳综合指数作为输出变量,训练BP神经网络,对作业疲劳进行模式识别;提出认知性VDT持续作业工间休息机制。结果表明:通过正确反应时间、注视时间、瞳孔直径、眨眼频率4项指标,对VDT持续作业疲劳进行模式识别的结果可信度较高。因此,基于上述4项指标提出的工间休息机制客观有效。

关 键 词：BP神经网络 模式识别 VDT持续作业  疲劳  工间休息  

分 类 号：X913.4[安全科学与工程类]