一种基于神经网络特征增强的人员体力负荷量化评估方法

本发明公开了一种基于神经网络特征增强的人员体力负荷量化评估方法，涉及认知负荷评估技术领域，包括以下步骤：通过高精度传感器采集待测人员的多模态生理信号数据；通过预处理模块对多模态生理信号数据进行预处理；基于神经网络构建任务负荷分类模型，通过任务负荷分类模型对多模态生理信号数据进行处理，得到特征表示F；通过分类器预测待测人员的任务负荷分类，得到不同任务负荷分类的预测概率根据预测概率对模型准确率进行判断；通过量化评估模块将预测概率量化为任务负荷评估结果Fquant；任务负荷分类模型通过学习多维度原始生理信号中的复杂关系，从中提取关键特征，实现对人员体力负荷的精准量化，为人员健康管理和作业安全提供了决策支持。