深圳市居民健康与环境水平评估模型研究

旨在建立合理的数学模型,实现对居民个体健康水平和社会公共卫生与环境状况的科学评估,为城市健康建设提供借鉴作用.对于居民个体健康评估模型,本文结合慢性病的形成原因,通过直接分析身体层面与心理层面指标的影响作用确定权重;对于社会公共卫生与环境评估模型,则依据健康城市评价指标体系,运用熵权法确定指标权重.对于综合评估指数,考虑到模型内部指标因素之间的相互影响作用以及这些因素多具有的"一票否决"特性,因此本文均采用几何加权法对两个模型的健康评估指数进行计算.

基于脑电功率谱密度的作业人员脑力负荷评估方法

脑力负荷状态的准确识别对减少因作业人员无效脑力负荷导致的人因事故具有重要意义。针对人-机系统中作业人员脑力负荷客观评估问题开展了基于MATB-Ⅱ平台的3种不同脑力负荷水平下的航空情境实验,记录16名被试的NASA任务负荷指数(NASA-TLX)量表数据和脑电(EEG)信号,提出了一种基于脑电功率谱密度(PSD)和支持向量机(SVM)的个体脑力负荷评估方法。结果表明:随着实验设计脑力负荷水平增加,被试的主观脑力负荷得分显著提高(p<0.001),这表明该实验任务设计较好地诱发了低负荷、中负荷和高负荷情境。在此基础上,通过网格搜索法确定个体脑力负荷评估模型的统一优化参数,惩罚系数取3000,核函数参数取0.0001,模型测试正确率达到0.9665±0.0298,宏平均的受试者工作特征曲线下的面积(Macro-AUC)达到0.9910±0.0114。本文为作业人员脑力负荷状态的客观和准确评估提供了一种新的办法,为后期作业人员脑力负荷状态的实时判别提供模型基础。