基于信息增益与改良信赖域算法的模拟航天环境下个体精神状态的评价及预测方法技术

本发明专利技术公开了基于信息增益与改良信赖域算法的模拟航天环境下个体精神状态的评价及预测方法，属于计算数学与航天技术领域。首先使各参与者熟悉头戴显示器与模拟航天环境；随后进行实验任务，每次分别改变参与者身体的倾斜角度、虚拟乘员舱的色彩，采集小球追踪正确率数据及交互问卷调查数据；接着，将不同类别问卷与小球追踪正确率的信息增益比等比例放缩以确定不同类别问卷问题的权重，并加权得出每种指定状态下参与者的精神状态；最后，进行连续化拟合并运用改良信赖域算法进行最优预测，以得到乘组成员处于最佳精神状态时对应的身体倾斜角度与环境色彩。本发明专利技术融合评价算法、优化算法等数学方法及人机交互方法，为人脑认知功能研究提供了精确的研究手段。脑认知功能研究提供了精确的研究手段。脑认知功能研究提供了精确的研究手段。

【技术实现步骤摘要】
基于信息增益与改良信赖域算法的模拟航天环境下个体精神状态的评价及预测方法


[0001]本专利技术属于计算数学与航空航天领域，特别涉及一种基于信息增益与改良信赖域算法的模拟航天环境个体精神状态的评价及预测方法。

技术介绍

[0002]当宇航员暴露于失重环境中时，失重视觉会改变人眼对颜色的感知从而造成一系列生理心理反应。
[0003]先前研究中航天器内部环境色彩对宇航员心理生理反应的模型建立以离散化为主，具有一定的局限性。本专利技术采用RGB连续型色彩模型，对环境中颜色的信号进行有效的编码，将有望找到最优的编码值。
[0004]已开展的一些头低位卧床研究中表明，头向体液分布是宇航员眼部问题和其他一些身体问题产生的主要原因，但不同角度的体位对宇航员体液分布的影响却没有被发现。
[0005]如何科学评估宇航员的生理心理状况，以及视觉、身体、精神三种因素对航天员精神状况的影响权重尚不清晰。宇航员最佳精神状态时的环境色彩与身体倾斜角度有待探究。
[0006]本研究搭建了基于Unity3D的VR环境，屏幕分辨率为2160*1200，刷新频率为90Hz,视角场为110 度，还原宇航员的生活环境，使结果可信度和科学性更高。

技术实现思路

[0007]为实现在模拟航天环境下个体精神状态的评价和最优环境色彩及身体倾斜角度的预测，本专利技术利用小球追踪正确率及疲劳度交互量表数据两个指标反应个体精神状态的情况，并在此基础上通过改良信赖域算法找到宇航员精神状态最好时对应的环境色彩以及身体倾斜角度，具体是基于信息增益与改良信赖域算法的模拟航天环境下个体精神状态的评价及预测方法。
[0008]具体步骤如下：
[0009]步骤一、从宇航员中筛选健康的参与者，并让参与者熟悉实验流程，对其进行实验技能培训，使其能熟练掌握小球追踪、问卷交互填写任务技能。
[0010]步骤二、每名参与者以坐姿在D65光源环境下观看5min白屏以适应瞳孔反应，随后佩戴头戴式显示器平躺在可变换倾斜角度的床上，进行航天交互任务。
[0011]航天交互任务是指每名参与者在指定航天环境下完成三个疲劳程度量表和一个任务，疲劳度量表具体包括：视觉疲劳度量表、身体疲劳度量表和情绪疲劳度量表，任务为小球追踪测试。
[0012]指定环境是指VR头戴显示屏中26种渐变色彩下参与者7种不同姿态的场景。
[0013]具体场景情况：初始时刻床的倾斜角度为30
°
，每次实验床的倾斜角度减小5
°
，直至倾斜角度变为0。头戴式显示器中虚拟航天太空舱的颜色可进行变换，以色彩RGB的值进
行表示，从(5，5，5)开始，每次红、绿、蓝对应的数字都分别加10，直到RGB的值为(255,255,255)。这样将会采集每名参与者的7
ꢀ×
26组实验数据。
[0014]步骤三、针对每名参与者，在每种指定状态下(每种指定状态是指在特定倾斜角度及特定色彩下) 将分别进行对小球的追踪及疲劳度交互量表调查两组实验。
[0015]在实验正式开始时，有10个直径为2
°
视角的白色小球呈现在头戴式显示器的航天虚拟场景中，其中5个小球会闪动作为标记，停止闪动后，10个小球将不规则运动，运动10s后停止，参与者需要用手柄点击运动前标记过的5个小球。程序自动记录正确追踪的小球数目，并计算每个指定状态下追踪正确率，以用来衡量追踪能力即参与者精神状态。在某种程度上，追踪正确率从侧面反映了在该种指定状态下参与者的精神状态情况，追踪正确率越高，精神状态越好；反之，精神状态较差。然而，参与者的追踪正确率与其精神状态并不完全等同，这只是一个侧面体现；进一步地，我们采用问卷交互量表分别对参与者的视觉、身体、精神疲劳程度进行调查，必计算三种类别的疲劳程度与追踪正确率之间的信息增益比以得到不同类别疲劳程度对参与者精神状态的影响权重，并将其加权值作为参与者在该指定状态下的精神状态。
[0016]追踪小球任务结束后，头戴式显示器中呈现一份问卷供参与者利用手柄进行交互填写，以分别评估参与者在指定状态下的视觉疲劳、身体疲劳、情绪疲劳程度。
[0017]采集参与者在指定状态下三种类别的问卷数据，并利用信息增益的方法，根据三种类别(眼部、身体、情绪)的疲劳程度问卷结果对追踪小球正确率(即参与者的精神状态)影响的重要程度赋权，加权得到在指定状态下参与者的精神状态。
[0018]设宇航员回答的不同类别的问卷问题的答案为向量Xi(i＝1，2，3)，由于每一类别的问卷含有5个问题，每道题有10个选项，记向量X
i
＝x
i1
，x
i2
，x
i3
，x
i4
，x
i5
}(x
ij
＝1，......，10)，将该组向量张成的度量空间记为 M＝span{X1，X2，X3}，它是完备的。在该巴拿赫空间M上定义范数及线性泛函f：
[0019]宇航员追踪小球是否正确记为随机变量Y＝{0，1}，其信息熵记为H(Y)，记wi＝f(Xi)，ρ(wi)为wi 的概率密度函数，简记为ρi。这样p(Y|wi)也是连续的，可以定义其概率密度函数为σi。条件熵记为H(Y|ρi)，每一种类别问卷的信息增益为IZ(ρi；Y)，信息增益比为IR(ρi；Y)，计算公式分别如下：H(Y)＝
‑
∑p(y)log2p(y)H(ρ
i
)＝
‑
∫
Ω
ρ(w
i
)dw
i
H(Y|ρ
i
)＝
‑
∫
Ω
ρ(w
i
)∫
Y
σ(v
i
)log2σ(v
i
)dv
i
dw
i
IZ(ρ
i
；Y)＝H(Y)
‑
H(Y|ρ
i
)
[0020]步骤四、上述计算将得到三种类别问卷的信息增益比，将其放缩至[0，1]区间作为不同类别问卷的权重，计算其加权分数作为参与者在每种指定状态下的精神状态。求取所有参与者在一种指定状态下的精神状态值的算术平均值，得到7
×
26个参与者精神状态的数据，记为z值。
[0021]步骤五、将倾斜角度记为a，颜色RGB组合值记为b，建立三维直角坐标系abz，并利用matlab的cftool 工具箱对数据进行拟合。
[0022]得到拟合函数关系式，将三维函数表达式记为g(a，b，z)，采用烛光投影法将g(a，b，z)分别投影到 az平面、bz平面，定义az平面、bz平面，定义
[0023]将z＝g(a，b)最大问题分解为z＝
‑
g1(a)与z＝
‑
g2(b)的最小值问题。
[0024]步骤六、采用改进信赖域算法，选取初本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于信息增益与改良信赖域算法的模拟航天环境下个体精神状态的评价及预测方法，其特征在于，将在模拟航天环境下宇航员的生理表征实验作为背景，通过信息增益、改良信赖域算法对宇航员的精神状态进行评价及预测，包括：根据乘组人员在每种指定状态(包括身体倾斜角度、环境色彩)下的追踪小球正确率与不同类别问卷数据的信息增益确定不同类别的疲劳对宇航员精神状态影响的重要程度；通过拟合算法对实验采集的离散点进行三维连续拟合，得到拟合函数；并运用改良的信赖域算法，迭代寻找并预测宇航员最佳精神状态时的指定身体倾斜角度及环境色彩。2.如权利要求1所述的基于信息增益与改良信赖域算法的模拟航天环境下个体精神状态的评价及预测方法，其特征在于，将传统信息熵公式类推到连续随机变量并利用信息增益比衡量不同类别疲劳对乘组人员精神状态影响的重要程度，包括：设宇航员回答的不同类别问卷问题的答案为向量Xi，f为Xi张成的空间上的泛函，记wi＝f(Xi)，ρ(wi)为wi的概率密度函数，简记为ρi，其信息熵记为H(ρi)，公式为：H(ρ
i
)＝
‑
∫
Ω
ρ(w
i
)dw
i
这样p(Y|wi)也是连续的，可以定义其概率密度函数为σi。条件熵记为H(Y|ρi)，公式为：H(Y|ρ
i
)＝
‑
∫
Ω
ρ(w
i
)∫
Y
σ(v
i
)log2σ(v
i
)dv
i
dw
i
每一种类别问卷的信息增益为IZ(ρi；Y)，信息增益比为IR(ρi；Y)，计算公式分别如下：IZ(ρ
i
；Y)＝H(Y)
‑
H(Y|ρ
i
)3.如权利要求2所述的基于信息增益与改良信赖域算法的模拟航天环境下个体精神状态的评价及预测方法，其特征在于，在不同类别疲劳问卷的多维巴拿赫空间架构泛函，包括：设宇航员回答的不同类别问卷问题的答案为向量Xi(i＝1，2，3)，每一类别问卷有5道题目，记向量Xi＝{xi1，xi2，xi3，xi4，xi5}(xij＝1，
……
，10)，将该组向量张成的度量空间记为M＝span{X1，X2，X3}，它是完备的；在该巴拿赫空间M上定义范数及线性泛函f：在该巴...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚湘，刘嘉诚，江奥，谷海，周会敏，李文凯，刘江萍，龚漾，
申请(专利权)人：湘潭大学，
类型：发明
国别省市：