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J-GLOBAL ID:202102241380956386   整理番号:21A2341254

眼球追跡に基づく原子力発電所における精神的作業負荷予測のための人工ニューラルネットワークの利用【JST・京大機械翻訳】

Using Artificial Neural Networks for Predicting Mental Workload in Nuclear Power Plants Based on Eye Tracking
著者 (6件):
資料名:
巻: 206  号:ページ: 94-106  発行年: 2020年 
JST資料番号: C0265B  ISSN: 0029-5450  CODEN: NUTYBB  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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原子力発電所(NPP)におけるオペレータの精神的作業負荷(MWL)予測のためのモデルの開発は,必要であるが,挑戦的である。本研究では,NPPにおける状態指向手順システムを操作するときの,眼追跡の4つの指標(すなわち,瞳孔拡張,瞬目率,固定率,およびサッカード速度)と主観的評価法(すなわち,国立航空会社と宇宙局-Task負荷指数)の間の妥当性,感度,および関係を分析した。人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて,非専門家のデータを用いてMWL予測モデルを開発した。相関分析結果は,4つの眼追跡指数が主観的MWLに敏感であるが,専門家と非専門家の間の瞳孔径とサッカード率には有意差がないことを示す。提案したANNベースの予測モデルの妥当性は,元のデータと予測データの間の高い相関係数(0.95以上)によって証明された。しかし,提案したANNモデルを専門家のデータに適用した場合,元のデータと予測データの間に有意差があった。したがって,提案した予測モデルは,専門家のデータに適用できるが,最も妥当な結果を得るためには,ある調整がある。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
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原子炉安全一般  ,  水冷却炉の安全性 

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