西北工业大学解晓娇获国家专利权
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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于GCN-T算法的飞行员岗前疲劳累积预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120360557B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510341444.X，技术领域涉及：A61B5/18；该发明授权一种基于GCN-T算法的飞行员岗前疲劳累积预测方法是由解晓娇;于冬;余隋怀设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于GCN-T算法的飞行员岗前疲劳累积预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及疲劳检测技术领域，具体涉及一种基于GCN‑T算法的飞行员岗前疲劳累积预测方法，该方法包括飞行员在上岗前基于Stroop疲劳刺激实验获取飞行员的原始EEG信号；将原始EEG信号经预处理提取EEG数据后，输入至GCN‑Transformer模型进行分类，获取飞行员上岗前的状态；其中该状态包括正常状态、一般疲劳或重度疲劳；本发明通过引入短时疲劳刺激结合脑电图EEG对飞行员疲劳状态的预测，该方法能够在不干扰飞行员正常工作任务的情况下，评估其未来的疲劳风险。
本发明授权一种基于GCN-T算法的飞行员岗前疲劳累积预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GCN-T算法的飞行员岗前疲劳累积预测方法，其特征在于，用于飞行员岗前疲劳检测，包括： 飞行员在上岗前基于Stroop疲劳刺激实验获取飞行员的原始EEG信号； 将原始EEG信号经预处理提取EEG数据后，输入至GCN-Transformer模型进行分类，获取飞行员上岗前的状态；其中，该状态包括正常状态、一般疲劳或重度疲劳； 所述GCN-Transformer模型包括并行的GCN层和Transformer编码器，以及多头注意力机制和全连接层； 其中，所述GCN层对EEG数据的空间结构信息进行提取；所述Transformer编码器对EEG数据的时间序列信息进行提取；将GCN层的输出向量与Transformer编码器的输出向量，输入至多头注意力机制进行加权融合后，再经全连接层进行分类，输出飞行员上岗前的状态。
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