首页期刊导航|中国安全科学学报
期刊信息/Journal information
中国安全科学学报
中国安全科学学报

伊烈

月刊

1003-3033

csstlp@263.net;cssj@cosha.org.cn

010-64464782

100013

北京市东城区和平里九区甲4号安信大厦A306室

中国安全科学学报/Journal China Safety Science JournalCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>自从1983年中国劳动保护科学技术学会(CSSTLP)成立以来,1991年创刊了《中国安全科学学报》,它已经成为促进中国职业安全健康领域不断进步,完善安全科学技术学科体系,传播科研成果及制定有关政策的一个不可或缺的载体。它是中国安全科学技术(一级学科)领域的高层次学术性刊物,具有理论性、创新性、应用性及信息性等特点。 大幅度扩版后,它以崭新的面目出现,进一步拓宽了报道的范围,增加新的栏目及页数(2006年为144页),更广泛的反映职业安全卫生方面的经验和各种见解;增加了社会和行为科学及生活安全、环境安全等方面的报道,如灾害预防和减灾,风险评估、职业安全健康体系标准化、产业安全、大众安全、社区安全、安全文化建设等,使原来本刊所报道的传统的职业安全健康所涵盖的内容进一步得到延伸。 在报道研究成果的同时,也报道相关政策的论述,其宗旨是引导公众对安全与健康政策安全科技实践、安全活动技能有一个科学的认识,为大众安全生产、安全生活、安全生存及其活动提供科学可行的依据;并鼓励和指导公众能掌握安全与健康的规律,能过上更安全、更健康、更舒适、更和谐的生活。对于能提高对各种安全问题的了解和认识,以及解决问题方法的研究成果、原著仍将放在报道的重点。
正式出版
收录年代

    基于多生理信号的飞行警戒疲劳检测

    李丽曹玉宽陈瑶赵营...
    225-232页
    查看更多>>摘要:为预防事故发生,保障飞行安全,提出一种基于多生理信号和支持向量机(SVM)的飞行警戒疲劳检测方法,识别飞行员飞行警戒中的疲劳状态.首先,研究疲劳评价与检测方法,并基于自主开发的飞行警戒测试系统与多导生物反馈仪和眼动仪搭建试验平台;然后,采集飞行警戒作业中的心电、眼动、呼吸等多生理信号和主观疲劳自评值;再次,通过配对样本的非参数检验,提取敏感生理指标,并以此作为特征向量,通过机器学习训练,构建基于多生理信号和SVM的疲劳检测模型;最后,依据受试者工作特征(ROC)曲线和模型准确率,对比分析各疲劳检测模型的效果.结果表明:在飞行警戒疲劳状态下,作业者的多项生理指标均有显著变化;心电、眼动和呼吸等多生理信号融合较单一信号的疲劳检测效果好,其ROC曲线下面积为0.802.基于高斯径向基核函数(RBF)构建的疲劳检测模型训练及预测准确率可达93%和87.50%.基于多生理信号和SVM方法可以实现对飞行警戒疲劳状态的检测.

    多生理信号飞行警戒疲劳眼动指标支持向量机(SVM)受试者工作特征(ROC)曲线

    基于青少年心理健康管理推进社会安全治理——评《青少年心理健康管理》

    叶娟
    后插3页

    公共安全治理中数字信息技术的应用——评《公共安全与应急管理》

    徐汉林王楠
    后插2页

    文化安全意识下的大学生德育教学思考——评《新时代中国文化安全问题研究》

    章冠群乔石赵繁菲
    后插4页

    基于故障诊断加强电力变压器安全管理——评《变压器直流偏磁风险分析与治理》

    李明轩杨柱石
    后插1页