基于多任务学习的飞行员多个心理风险因素同时识别方法

本发明公开了一种基于多任务学习的飞行员多个心理风险因素同时识别方法，涉及生理信号识别技术领域。本发明首先在训练冲突模型的过程中，探索多个心理风险因素任务学习过程中主要发生梯度冲突的模型层，并将梯度冲突最严重的层转化为任务特定层，以避免不同因素学习时因素间的差异性抑制彼此的学习。然后，重新训练转化后的模型，并利用损失对数转换策略减小不同心理风险因素学习任务间的损失规模差异和损失学习速度差异，使多个任务能够同时学习。本发明针对性地面向飞行场景下的飞行员多个心理风险因素同时识别，使不同心理风险因素识别任务可以互补学习，实现精度更高、更高效的心理风险因素识别，保障飞行员在模拟飞行训练和实际飞行场景下的飞行安全。