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龙图腾网获悉民航上海医院申请的专利一种基于LSTM-MHSA算法和层级耦合框架的民航机组认知状态差异评估方法及系统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：CN120337128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510389445.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于LSTM-MHSA算法和层级耦合框架的民航机组认知状态差异评估方法及系统是由徐妍;张琳;陈凯;朱佳梅;刘牡丹;尹爱民;杨凡;乔樑;任斌设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM-MHSA算法和层级耦合框架的民航机组认知状态差异评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于飞行安全领域，公开了一种基于LSTM‑MHSA算法和层级耦合框架的民航机组认知状态差异评估方法及系统，包括：S1：在飞行任务执行前后分别采集飞行员的脑电和心理认知数据，并进行预处理后将标量化的脑电特征和心理认知特征重构形成统一的个体认知能力特征多元时序样本集。S2：构建深度学习模型LSTM‑MHSA，提取飞行员个人认知能力时序演化特征和正副驾驶认知交互融合特征。S3：使用LSTM‑MHSA模型，评估飞行员在不同心理认知维度上的整体能力得分以及正副驾驶在飞行任务期间的心理认知协同模式，实现民航机组认知状态的差异评估。本发明旨在从个体和机组两个层面对飞行员的心理认知能力进行全面评估。

本发明授权一种基于LSTM-MHSA算法和层级耦合框架的民航机组认知状态差异评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM-MHSA算法和层级耦合框架的民航机组认知状态差异评估方法，其特征在于，所述方法包括： S1：在飞行任务执行前后分别采集飞行员的脑电和心理认知数据，并进行预处理后将标量化的脑电特征和心理认知特征重构形成统一的个体认知能力特征多元时序样本集； S2：根据统一的个体认知能力特征多元时序样本集，构建一种融合LSTM与多头自注意力机制的深度学习模型LSTM-MHSA，提取飞行员个人认知能力时序演化特征和正副驾驶认知交互融合特征； S3：根据飞行员个人认知能力时序演化特征和正副驾驶认知交互融合特征，使用LSTM-MHSA模型，评估飞行员在不同心理认知维度上的整体能力得分以及正副驾驶在飞行任务期间的心理认知协同模式，实现民航机组认知状态的差异评估； 所述S1中，在飞行任务执行前后分别采集飞行员的脑电和心理认知数据，并进行预处理后将标量化的脑电特征和心理认知特征重构形成统一的个体认知能力特征多元时序样本集包括： S1.1：在飞行任务前后，采用八导联脑电仪按国际EEG标准采集飞行员大脑皮层电信号，选取关键电极位置并使用导电膏确保稳定接触，参比电极定位于耳垂，IND导联能够调整； S1.2：对于脑电数据，使用1-60Hz三阶巴特沃斯带通滤波和50Hz陷波滤波去噪，数据经中心化、白化，采用ICA技术基于负熵分解信号，去除眼电伪迹和通道干扰，最后，采用小波阈值去噪法处理ICA分离后的信号； S1.3：对于心理认知模块测试结果数据，剔除超出3倍标准差范围的数据，对缺失值的处理采用均值插补法，对原始数据的标准化处理，利用min-max标准化方法将数据线性变换至[0，1]区间内，转换公式基于数据的最大值和最小值，最后进行归一化处理； S1.4：应用变分模态分解提取能量熵、信息熵、样本熵及功率谱密度作为脑电特征，计算不同固有模态函数的能量熵，利用信息熵评估脑电信号中信息的价值高低，采用样本熵度量时间序列的复杂性，通过周期图法估计信号的功率谱； S1.5：选取量表测试中关于知觉速度、记忆广度、N-back任务正确率、注意-stroop效应、空间心理认知误差、运算能力以及心理运动能力的得分，作为评估记忆力、注意力、智力、空间感知能力、反应速度及专业能力六大心理认知维度的核心指标； S1.6：由多个执飞前后的采样时刻获得的脑电和心理认知特征经标量化处理，形成一个统一的个体认知能力特征多元时序样本； 所述S2中，根据统一的个体认知能力特征多元时序样本集，构建一种融合LSTM与多头自注意力机制的深度学习模型LSTM-MHSA，提取飞行员个人认知能力时序演化特征和正副驾驶认知交互融合特征包括： S2.1：设计一种融合LSTM和MHSA的深度学习模型LSTM-MHSA，模型以多层双向LSTM为骨干，引入MHSA来建模序列内部的相互关系； S2.2：将飞行员i的完整心理认知能力序列作为模型的输入，利用LSTM-MHSA模型对单个飞行员的心理认知能力时序数据进行分层编码，获取不同尺度、不同抽象层次上的认知特征表示； S2.3：利用MHSA机制建模机组内部正副驾驶的心理认知交互关系； S2.4：使用端到端的方式对LSTM-MHSA模型进行训练，实现从原始多元心理认知能力数据到个体-机组层级耦合特征的自适应提取，使用交叉熵损失函数度量模型提取的特征与飞行员实际心理认知状态的偏离程度，采用Adam自适应优化算法迭代更新模型参数，最小化损失函数，利用Dropout、L2正则化等方法防止模型过拟合。

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