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基于随机森林算法的地图认知负荷眼动评估
编号：43 访问权限：仅限参会人 更新：2025-09-11 11:22:16 浏览：2次 口头报告

报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）

报告时间：暂无持续时间

所在会场：[暂无会议] [暂无会议段]

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摘要
本研究围绕地图使用过程中的认知负荷评估问题，探讨了基于眼动追踪技术的地图认知负荷评估方法，并提出了一套结合过滤式与嵌入式特征筛选方法的眼动特征构建流程。通过设计使用二维地图、三维地图和影像地图的定位实验分别指示低、中、高的认知负荷水平，采集30名参与者的眼动数据，并提取多维度眼动特征。研究采用Kruskal-Wallis检验进行第一轮特征显著性筛选，结合随机森林算法与自然断点法进行第二轮特征重要性筛选。结果表明，个体样本所构建的认知负荷评估模型具有较高的分类性能,在第二轮特征筛选中全部特征的训练集精度达88.89%、测试集精度达71.11%；而重要特征的训练集精度达91.67%、测试集精度达75.56%，由此可见与全部特征相比重要特征的模型精度更高，这验证了本研究提出的特征筛选方法的有效性。本研究为自适应地图系统中用户认知状态的实时监测提供了可行的技术路径与方法支持。
 
关键词
自适应地图;定位任务;地图认知负荷;随机森林;眼动追踪
报告人
王飞燕
研究生 信息工程大学

稿件作者
王飞燕 信息工程大学
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重要日期

  • 会议日期

    09月19日

    2025

    至

    09月21日

    2025

  • 09月08日 2025

    初稿截稿日期

  • 09月21日 2025

    注册截止日期

主办单位
河海大学
中国地理学会地图学与地理信息系统专业委员会
中国地质学会地质制图与地理信息专业委员会
中国测绘学会地图学与地理信息系统专业委员会
中国地理信息产业协会地图工作委员会
中国自然资源学会资源制图专业委员会
承办单位
​​​​​​​​​​​​​​河海大学地理与遥感学院
江苏省流域地理空间智能工程研究中心
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