面向復(fù)雜飛行任務(wù)的腦力負荷多維綜合評估模型

衛(wèi)宗敏

（中國民航管理干部學(xué)院 航空安全管理系，北京100102）

隨著電子信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，越來越多的智能化、信息化等自動化技術(shù)應(yīng)用于飛機駕駛艙設(shè)計之中。采用先進的自動化技術(shù)后，傳統(tǒng)駕駛艙人機交互系統(tǒng)隨之發(fā)生重大變化。飛行操縱系統(tǒng)和控制系統(tǒng)的高度自動化極大便捷了飛行操作任務(wù)［1-3］。因而，從飛機操縱角度而言，高度自動化的飛機駕駛艙系統(tǒng)有效地減輕了飛行員的體力工作負荷，在一定程度上有效促進了航空安全水平的提升。然而操縱水平的多樣性和儀表顯示系統(tǒng)界面信息的高度密集，同時也對飛行員的認知加工能力提出了新的要求，尤其是當系統(tǒng)所要求的認知加工能力越過某一限度后，加重的信息加工任務(wù)所引發(fā)的腦力負荷反而會影響飛行員對飛機的操縱［4-7］。

文獻［8-10］的研究結(jié)果表明，事件相關(guān)電位（ERP）、心電（ECG）和眼電（EOG）3類生理測量法均能夠有效反映平視顯示器界面腦力負荷的變化，那么這些指標在多顯示界面多飛行任務(wù)中的變化情況是怎么樣的呢？

文獻［11-13］研究結(jié)果表明，在多界面操作任務(wù)中，單一的生理測量可能不會提供合適的預(yù)測信息。例如，Ryu和Myung［11］在研究追蹤和計算雙任務(wù)作業(yè)中，發(fā)現(xiàn)EOG相關(guān)指標中的眨眼率隨著追蹤任務(wù)難度的增加而增加，但是不隨著計算任務(wù)難度的增加而增加；心率變異性（HRV）的相關(guān)指標隨著追蹤任務(wù)難度的增加而減少，但是不隨著計算任務(wù)難度而減少；腦電（EEG）的相關(guān)指標隨著計算任務(wù)難度的增加而增加，但是對追蹤任務(wù)不敏感。

為了全面探討不同的生理指標對不同類型的飛行作業(yè)任務(wù)的敏感性，本文在前期3個實驗結(jié)果的基礎(chǔ)上［8-10］，設(shè)計綜合性實驗，采用EEG、ECG和EOG三類生理測量法開展多顯示界面多飛行任務(wù)狀態(tài)下的腦力負荷問題研究，探討這3類生理指標對于飛行儀表監(jiān)控、飛行數(shù)字計算及飛行雷達探測任務(wù)的敏感性，在篩選敏感指標的基礎(chǔ)上，結(jié)合主觀評價方法、作業(yè)績效測評方法，基于貝葉斯判別分析方法，建立面向復(fù)雜飛行任務(wù)的腦力負荷多維綜合評估模型，以期為復(fù)雜系統(tǒng)中顯示界面腦力任務(wù)設(shè)計提供科學(xué)依據(jù)。

1 實驗方法

1.1 被 試

被試為北京航空航天大學(xué)在校研究生，共15人，均為男性，年齡均在22～28歲之間；所有被試視力或矯正視力均正常，聽力正常，且均為右利手。在接受本實驗任務(wù)前，所有被試均受過實驗飛行任務(wù)的培訓(xùn)，熟練掌握實驗操作方法。

1.2 實驗任務(wù)

1.2.1 飛行儀表監(jiān)控任務(wù)

飛行任務(wù)一為儀表監(jiān)控任務(wù)，要求被試監(jiān)視平視顯示器（Head Up Display，HUD）上所呈現(xiàn)的飛行信息狀態(tài)，其顯示界面如圖1所示。

圖1 飛行儀表監(jiān)控任務(wù)界面Fig.1 Fight instrumentmonitoring task interface

在被試進行飛行任務(wù)過程中，該儀表中的空速、俯仰和氣壓高度等3個飛行信息將隨機出現(xiàn)異常，被試需要完成對異常信息的識別、判斷及響應(yīng)操作。對于這3個飛行信息，被試需要在實驗前記憶3個信息的異常范圍（飛行異常信息范圍設(shè)置為：對照飛行任務(wù)下無異常信息呈現(xiàn)，高、低腦力負荷任務(wù)下，空速超過400 n mile／h為空速異常，俯仰角超過20°為俯仰異常，氣壓高度超過10000英尺為氣壓異常，1英尺（ft）＝0.304 8m）。

用E-Prime編程在實驗所用界面上設(shè)置隨機呈現(xiàn)的異常狀態(tài)，每個異常信息的呈現(xiàn)時間2 s，間隔時間隨機，且同一時間內(nèi)出現(xiàn)的異常信息不超過一個。異常信息在被試響應(yīng)后（包括正檢、錯檢）恢復(fù)正常，如被試未響應(yīng)（漏檢），異常信息在呈現(xiàn)一段時間（即擾動信息呈現(xiàn)時間）后自動恢復(fù)正常。

1.2.2 飛行數(shù)字計算任務(wù)

飛行任務(wù)二為數(shù)字計算任務(wù)，在該任務(wù)中要求被試在進行飛行任務(wù)的同時，監(jiān)視下視顯示器（Head Down Disp lay，HDD）中顯示的數(shù)字信息，該顯示界面如圖2所示。

在飛行任務(wù)中，該儀表中的數(shù)字信息顯示界面將隨機出現(xiàn)不同的距離值和速度值，這些數(shù)字的呈現(xiàn)時間為4 s，間隔時間隨機。被試需要通過心算方法對隨機出現(xiàn)的距離值和速度值進行除法運算，當發(fā)現(xiàn)心算計算結(jié)果出現(xiàn)在儀表最下方的4個數(shù)字中時，按指定的反應(yīng)鍵對計算結(jié)果做出選擇反應(yīng)。通過E-Prime編程的方法，采用外接的計算機系統(tǒng)自動記錄被試的正確率和反應(yīng)時間。

1.2.3 飛行雷達探測任務(wù)

飛行任務(wù)三為雷達探測任務(wù)，在該任務(wù)中要求被試在進行飛行任務(wù)的同時，監(jiān)視雷達信息顯示界面中顯示的雷達信息，界面如圖3所示。

在飛行任務(wù)中，該儀表中的信息顯示界面將隨機出現(xiàn)不同的小飛機圖形目標，包括圓形、方形和三角形，這些圖形的呈現(xiàn)時間為4 s，間隔時間隨機。當圖形目標出現(xiàn)在扇形區(qū)域時，被試按指定的反應(yīng)鍵對其做出選擇反應(yīng)。通過E-Prime編程由系統(tǒng)自動記錄被試的績效。

圖3 飛行雷達探測任務(wù)界面Fig.3 Fight radar information detection interface

1.3 實驗設(shè)計

將被試隨機排隊，逐一開展實驗。每完成一次實驗便進行一次主觀問卷調(diào)查，而后開展下一飛行實驗任務(wù)。飛行任務(wù)分單、雙、多3種任務(wù)復(fù)雜水平。

在單任務(wù)狀態(tài)下，被試僅需要完成飛行任務(wù)一的實驗任務(wù)，飛行任務(wù)二和飛行任務(wù)三中不會出現(xiàn)異常飛行信息。

在雙任務(wù)狀態(tài)下，飛行任務(wù)一和飛行任務(wù)二均會出現(xiàn)異常信息，被試優(yōu)先完成飛行任務(wù)一，同時還需完成飛行任務(wù)二中的實驗任務(wù)，飛行任務(wù)三中不會出現(xiàn)異常信息。

在多任務(wù)狀態(tài)下，飛行任務(wù)一、飛行任務(wù)二及飛行任務(wù)三中均會出現(xiàn)異常信息，被試優(yōu)先完成飛行任務(wù)一的任務(wù)，同時兼顧飛行任務(wù)二和飛行任務(wù)三。

本實驗采用一種類似拉丁方設(shè)計的實驗設(shè)計方法來平衡被試接受處理的順序，以減少順序?qū)嶒灲Y(jié)果的干擾［14］。為了記錄3類生理數(shù)據(jù)，整個實驗期間所有被試均需佩戴相應(yīng)的生理測量設(shè)備。每一任務(wù)間隔15 m in左右，在此其間，每一被試均需完成NASA任務(wù)負荷指數(shù)（NASA-TLX）量表［15-16］。

2 實驗結(jié)果

2.1 主飛行任務(wù)績效測評結(jié)果

3種不同難度飛行任務(wù)下，被試開展主飛行任務(wù)的績效如表1所示。

單因素重復(fù)測量的方差分析表明，腦力負荷的主效應(yīng)顯著（P＜0.001）。更進一步，兩兩比較的結(jié)果表明，被試對異常信息的正確探測率在單任務(wù)腦力負荷狀態(tài)下顯著高于（P＜0.001）雙任務(wù)狀態(tài)，而反應(yīng)時間則顯著延長（P＜0.001）；被試對異常信息的正確探測率在單任務(wù)腦力負荷狀態(tài)下顯著高于（P＜0.001）多任務(wù)狀態(tài)，而反應(yīng)時間則顯著延長（P＜0.001）；被試對異常信息的正確探測率在雙任務(wù)腦力負荷狀態(tài)下高于多任務(wù)狀態(tài)，但未達到顯著性水平，而反應(yīng)時間則顯著延長（P＜0.05）。

表1 績效指標的測量值Tab le 1 M easured values of perform ance indexes

2.2 主觀測評結(jié)果

基于NASA-TLX量表的主觀評價結(jié)果如表2所示。

單因素重復(fù)測量的方差分析顯示，飛行任務(wù)腦力負荷主效應(yīng)顯著（P＜0.001）。具體表現(xiàn)為：隨著實驗中飛行任務(wù)維度的逐步增多，NASATLX的主觀評價分值顯著增高（P＜0.001）。

表2 主觀指標的測量值Tab le 2 M easured values of subjective indexes

2.3 生理指標測評結(jié)果

3類生理指標在3類不同腦力負荷飛行任務(wù)下的測量值如表3所示。

2.3.1 采用ERP評價3種不同任務(wù)的結(jié)果分析

對由偏差刺激所誘發(fā)的MMN成分，單因素重復(fù)測量的方差分析結(jié)果表明，腦力負荷主效應(yīng)不顯著（P＝0.810）。進一步成對比較結(jié)果顯示，單、雙、多3種維度任務(wù)腦力負荷狀態(tài)下，由偏差刺激所誘發(fā)的MMN指標未達顯著性水平（P＞0.05）。

表3 生理指標的測量值Table 3 M easured values of physiological indexes

對偏差刺激所誘發(fā)的P3a成分，單因素重復(fù)測量的方差分析結(jié)果表明，腦力負荷主效應(yīng)不顯著（P＝0.752）。進一步成對比較結(jié)果顯示，單、雙、多3種維度任務(wù)腦力負荷狀態(tài)下，由偏差刺激所誘發(fā)的P3a指標均未達到顯著性水平（P＞0.05）。

對于由新異刺激所誘發(fā)的MMN成分，單因素重復(fù)測量的方差分析結(jié)果表明，腦力負荷的主效應(yīng)不顯著（P＝0.22）。進一步成對比較結(jié)果顯示，僅單任務(wù)腦力負荷條件下的MMN峰值顯著低于（P＝0.049）雙任務(wù)腦力負荷條件下的MMN峰值，其余狀態(tài)兩兩相比均未達到顯著性水平。

對由新異刺激所誘發(fā)的P3a成分，單因素重復(fù)測量的方差分析結(jié)果表明，飛行腦力負荷的主效應(yīng)顯著（P＜0.05）。具體表現(xiàn)形式為：在單任務(wù)飛行腦力負荷條件下的P3a峰值顯著低于雙任務(wù)腦力負荷條件下的P3a峰值和多任務(wù)腦力負荷條件下的P3a峰值，顯著性水平分別為P ＝0.012，P＝0.006；雙任務(wù)腦力負荷條件下P3a的峰值低于多任務(wù)腦力負荷條件下P3a峰值，但未達到顯著性水平。

2.3.2 采用ECG評價3種不同任務(wù)的結(jié)果分析

對于SDNN，單因素重復(fù)測量的方差分析結(jié)果表明，腦力負荷主效應(yīng)顯著（P＜0.001）。成對比較結(jié)果顯示，SDNN成分的值在單任務(wù)狀態(tài)下高于雙任務(wù)狀態(tài)（P＝0.071），且顯著高于多任務(wù)狀態(tài)（P＜0.001）；SDNN成分的值在雙任務(wù)狀態(tài)下顯著高于多任務(wù)狀態(tài)（P＜0.05）。

2.3.3 采用EOG評價3種不同任務(wù)的結(jié)果分析

對于眨眼次數(shù)，單因素重復(fù)測量的方差分析結(jié)果表明，腦力負荷主效應(yīng)不顯著（P＝0.815）。進一步成對比較結(jié)果顯示，單、雙、多3種維度任務(wù)腦力負荷狀態(tài)下，眨眼次數(shù)指標均未達到顯著性水平（P＞0.05）。

由此可見，SDNN和P3a是對多界面多任務(wù)中飛行員腦力負荷變化敏感的指標，將可能進一步用于對不同維度任務(wù)下腦力負荷等級的劃分。

3 建 模

3.1 建模方法

基于實驗測量的分析結(jié)果，使用貝葉斯判別分析方法，構(gòu)建面向復(fù)雜飛行任務(wù)的腦力負荷多維綜合評估模型，并用于座艙顯示界面腦力負荷等級的判定。

為了保證判別的全面性，本文采用一般判別分析法（全因素分析法），即判別模型中包括主觀評價、飛行作業(yè)績效、心率變異性的時域指標SDNN成分、ERP指標P3a成分。

采用文獻［10，14］的方法，在采用貝葉斯判別分析方法建模時，先計算所選樣本的先驗概率，在此基礎(chǔ)上，采用判別函數(shù)分析調(diào)整先驗概率，最終計算出所選樣本屬于某種類別的概率估計，進而確定該樣本點所屬類別。

3.2 模型的確立及使用說明

基于上述評價指標和數(shù)學(xué)方法，本文構(gòu)建的綜合評估模型如下：

式中：y1、y2、y3分別為單、雙、多任務(wù)腦力負荷水平的判別函數(shù)值；x1為SDNN數(shù)值；x2為P3a成分的峰值；x3為NASA-TLX主觀評價分值；x4為對飛行異常信息操作的正確探測率；x5為異常信息的反應(yīng)時間。根據(jù)x1、x2、x3、x4和x5的數(shù)值分別進行計算并比較y1、y2、y3的值，y1、y2、y3的值分別代表低、中、高等級的腦力負荷水平。

3.3 模型判別預(yù)測準確率的檢驗

分別采用回代和交叉2種檢驗法，檢驗3.2節(jié)所構(gòu)建模型的分類預(yù)測準確率。2種檢驗方法的驗證結(jié)果分別如表4和表5所示。

從表4和表5的比較結(jié)果可知，使用回代檢驗和交叉檢驗2種檢驗法的平均分類預(yù)測準確率分別為82.22%和73.33%，其中對于低負荷與其他負荷之間的分類預(yù)測準確率均為100%，對于中負荷和其他負荷之間的分類預(yù)測準確率分別為66.67%和53.33%，對于高負荷和其他負荷之間的分類預(yù)測準確率分別為80%和66.67%。

表4 基于回代檢驗法的檢驗結(jié)果Tab le 4 Validation resu lts based on original validation m ethod

表5 基于交叉檢驗法的檢驗結(jié)果Tab le 5 Validation resu lts based on cross validation m ethod

4 討 論

4.1 各指標對3種任務(wù)腦力負荷變化的敏感性

前期開展的實驗研究，主要是通過控制單一HUD中所顯示的異常飛行信息的數(shù)量、呈現(xiàn)時間及間隔時間來設(shè)置飛行實驗任務(wù)難度，進而控制被試的腦力負荷水平。而本文則是通過控制HUD和HDD中3塊儀表的異常飛行信息顯示，分別設(shè)置了儀表監(jiān)控任務(wù)、數(shù)字計算任務(wù)及雷達探測任務(wù)，并將其組合為單、雙、多3種不同難度的飛行實驗任務(wù)來改變飛行作業(yè)的難度，進而控制顯示界面下被試的腦力負荷水平，并測量不同腦力負荷水平下被試的飛行作業(yè)績效（包括正確探測率和反應(yīng)時間）、生理指標（心率變異性的時域指標SDNN、眼電指標眨眼次數(shù)、腦電指標P3a在Fz電極處的峰值）和主觀評價（NASA-TLX量表）這3類評估指標。以此為基礎(chǔ)，探討多顯示界面多飛行任務(wù)狀態(tài)下被試的腦力負荷水平與各個評估指標之間的關(guān)系。結(jié)果顯示，飛行作業(yè)正確探測率、反應(yīng)時間、心率變異性指標SDNN、腦電指標P3a在Fz電極處的峰值、NASA-TLX量表主觀評價分值這5個指標對多顯示界面多飛行任務(wù)狀態(tài)下被試的腦力負荷的變化顯著敏感。

本文對被試NASA-TLX量表的分析結(jié)果表明，隨飛行實驗任務(wù)維度增多，其分值逐級性顯著增加，這與前期研究中被試對HUD中異常信息探測任務(wù)的研究結(jié)果一致［8-10］。這一結(jié)果也充分說明，盡管任務(wù)類型與前期研究不同，但從實驗被試主觀感受來看，本文中所設(shè)置的不同維度的飛行實驗，其施加給被試的腦力負荷的等級是存在差異的，符合實驗預(yù)期。這一結(jié)果也說明NASATLX量表對于評估不同類型的腦力負荷的通用性。

本文被試對異常信息的準確響應(yīng)績效隨任務(wù)維度（難度）的增加而降低，在單任務(wù)作業(yè)和雙任務(wù)作業(yè)，以及單任務(wù)作業(yè)和多任務(wù)作業(yè)之間呈現(xiàn)出顯著的差異性；在雙任務(wù)作業(yè)和多任務(wù)作業(yè)之間，被試的正確探測率差異并不顯著，這一結(jié)果與所測試的被試ERP指標中P3a成分的峰值變化情況類似。基于前期研究中對P3a的探討［8］，本文的結(jié)果表明，與單界面飛行作業(yè)任務(wù)相比，在多界面飛行任務(wù)下被試注意朝向能力增強，但是其朝向注意能力的增強是在一定范圍內(nèi)的，并非無限制地增強，而注意朝向能力的增強，在某種程度上是以犧牲單一界面的注意資源分配為代價的。這一點從被試對主飛行任務(wù)中異常飛行信息的反應(yīng)時間的測定也可獲得驗證，從平均反應(yīng)時間數(shù)據(jù)的重復(fù)測量方差分析結(jié)果可以看出，隨著任務(wù)維度的增多（腦力負荷的增加），反應(yīng)時間顯著降低。

前期的研究結(jié)果表明，眼電指標中的眨眼次數(shù)指標能夠有效地反映飛行任務(wù)中單一顯示界面腦力負荷水平［9］。而本文結(jié)果則顯示，眨眼次數(shù)指標檢測無法有效反映多顯示界面飛行任務(wù)腦力負荷。這一研究結(jié)果可能是由于本文實驗任務(wù)設(shè)置中的多顯示界面任務(wù)所引起的，在多顯示界面飛行任務(wù)中，被試需要大范圍地掃視許多飛行儀表，而并非專注于某一儀表界面，影響眨眼次數(shù)的是單一儀表監(jiān)控任務(wù)所導(dǎo)致的腦力負荷，而本文的實驗任務(wù)可能需要對其他類型的眼電指標（如掃視軌跡、掃視幅度等）進一步開展后續(xù)研究。

本文同時探討了心率變異性的時域指標SDNN、ERP指標P3a和MMN等生理指標對多顯示界面下與飛行任務(wù)相關(guān)的腦力負荷的變化有顯著的敏感性，研究結(jié)果表明，僅SDNN成分和P3a對多界面飛行任務(wù)相關(guān)的腦力負荷的變化有顯著的敏感性，具體表現(xiàn)為：在增加了計算任務(wù)難度的飛行任務(wù)中，SDNN數(shù)值降低，在P＝0.05水平上呈臨界顯著（P＝0.071）狀態(tài)，P3a峰值顯著增大（P＝0）；增加了雷達探測任務(wù)的飛行任務(wù)中，SDNN數(shù)值顯著降低（P＝0.017），P3a峰值呈現(xiàn)出下降趨勢，但并不顯著（P＞0.05）。這一現(xiàn)象說明，單一生理指標無法有效反映多界面飛行任務(wù)中的腦力負荷問題，需結(jié)合多種測量指標和方法對其進行綜合評估。

4.2 單指標與多指標模型評估結(jié)果之間的比較

抽取被試在3種不同腦力負荷狀態(tài)下的各個單一測量指標判別腦力負荷，以及基于3種測量指標的綜合評估模型判別腦力負荷，分別采用貝葉斯判別分析方法來評估其判別預(yù)測準確性，分析結(jié)果如表6所示。

表6 單一測量指標評估與各類綜合評估結(jié)果的比較Tab le 6 Resu lt com parison of single index assessm ent and m u lti-dim ensional synthetic assessm ent

從總體分類預(yù)測準確來看，本文所建立的綜合評估模型對面向復(fù)雜飛行任務(wù)的腦力負荷的分類預(yù)測準確率最高。該綜合評估模型的分類預(yù)測準確率在66.67% ～100%之間，平均分類預(yù)測準確率為82.22%。

采用單項指標的判別方法中，反應(yīng)時間指標對腦力負荷水平的平均分類預(yù)測準確率最高，該指標的分類預(yù)測準確率在46.67% ～86.67%之間，平均分類預(yù)測準確率為66.67%。采用雙指標的判別方法中，正確探測率指標和NASA-TLX量表組合對腦力負荷水平的分類預(yù)測準確率最高，該組合的分類預(yù)測準確率在66.67% ～100%之間，平均分類預(yù)測準確率為77.78%。采用三指標的判別方法中，正確探測率指標、NASA-TLX量表與SDNN組合，正確探測率指標、NASA-TLX量表與P3a組合，正確探測率指標、NASA-TLX量表與反應(yīng)時間指標組合，這3個組合對腦力負荷水平的分類預(yù)測準確率相同，均高于其他7種組合，其分類預(yù)測準確率在66.67% ～100%之間，平均分類預(yù)測準確率為77.78%。采用四指標的判別方法中，正確探測率指標、NASA-TLX量表、SDNN與P3a組合，正確探測率指標、NASA-TLX量表、反應(yīng)時間指標與P3a組合，正確探測率指標、NASA-TLX量表、反應(yīng)時間指標與SDNN指標組合，這3個組合對腦力負荷水平的分類預(yù)測準確率相同，均高于其他種組合，其分類預(yù)測準確率在60% ～100% 之間，平均分類預(yù)測準確率為77.78%。

從表6的比較結(jié)果可以看出，采用基于面向復(fù)雜飛行任務(wù)的腦力負荷多維綜合評估模型，對腦力負荷水平的分類預(yù)測準確率總體上高于采用各類單項和多項指標的分類預(yù)測準確率，這說明相對于基于單一指標的評估，采用多維綜合評估模型對腦力負荷進行評估更為有效。

4.3 意 義

使用面向復(fù)雜飛行任務(wù)的腦力負荷多維綜合評估模型，可對復(fù)雜飛行任務(wù)中飛行員的腦力負荷水平進行判別和預(yù)測，這為大型復(fù)雜系統(tǒng)中顯示界面腦力任務(wù)設(shè)計提供了有效的量化方法和科學(xué)依據(jù)。

目前國家正在開發(fā)的新型號戰(zhàn)斗機和大型運輸類飛機，這些先進飛機駕駛艙信息顯示界面綜合化程度不斷加大，因而駕駛艙顯示界面設(shè)計的優(yōu)劣，對于未來的高空作戰(zhàn)需要和航空運輸安全至關(guān)重要。本文所建立的數(shù)學(xué)模型，有助于在這類綜合復(fù)雜顯示界面的設(shè)計階段對其進行相應(yīng)的腦力負荷評價和不同顯示方式設(shè)計方案的選擇，進而有助于幫助戰(zhàn)斗機設(shè)計人員和客機設(shè)計人員優(yōu)化顯示界面腦力任務(wù)設(shè)計，提升設(shè)計安全性，保障航空安全。

5 結(jié) 論

本文通過設(shè)計綜合性實驗（包括飛行儀表監(jiān)控、飛行數(shù)字計算及飛行雷達探測任務(wù)），采用ERP、ECG和EOG三類生理測量法，開展多顯示界面多飛行任務(wù)狀態(tài)下的腦力負荷評價指標和評價模型研究，研究結(jié)果表明：

1）腦電指標（P3a成分在Fz電極處的峰值），可較準確地反映多顯示界面多飛行任務(wù)中的腦力計算任務(wù)難度的變化特性，心電指標（心率變異性指標SDNN）能夠有效反映多顯示界面多飛行任務(wù)中的雷達探測任務(wù)難度的變化特性。

2）基于面向復(fù)雜飛行任務(wù)的腦力負荷多維綜合評估模型，對多顯示界面多飛行任務(wù)下操縱人員的腦力負荷水平的分類預(yù)測準確率總體上高于各類單項指標的評估。

3）本文提出的多維綜合評估模型，可以有效判別預(yù)測多顯示界面多飛行任務(wù)腦力任務(wù)設(shè)計的水平等級，平均分類預(yù)測準確率為82.22%，為新型號戰(zhàn)斗機和運輸機的顯示系統(tǒng)腦力任務(wù)設(shè)計方案的選擇和評價提供了一種有效的方法。