基于大數據的飛行員生理心理個性化訓練管理系統設計研究

李 成，李永剛，戰春霞

（海軍航空大學 航空基礎學院，山東 煙臺264001）

習近平總書記在十九屆中共中央政治局第二次集體學習時的重要講話中指出“大數據是信息化發展的新階段”，并作出了“推動大數據技術產業創新發展、構建以數據為關鍵要素的數字經濟、運用大數據提升國家治理現代化水平、運用大數據促進保障和改善民生、切實保障國家數據安全”的戰略部署。[1]飛行員生理心理個性化訓練管理系統是利用現代大數據信息技術并結合智能訓練設備，實現對飛行員身心狀況的全方位評估與管理，實現飛行員的體質體能、心理生理、飛行任務等數據的全面采集及存儲管理。建立完整標準科學的飛行員體質體能、生理心理、健康狀態、任務績效數據倉庫，根據個人素質差異、任務能力要求、飛行條件環境，利用大數據與深度學習技術進行模式識別、迭代優化各數據模型，實現飛行員個性化生理心理訓練方案。同時，通過自體、個體之間、個體與群體，在訓練科目、能力差異、任務表現、時間等不同維度的數據分析為管理部門提供強力的輔助決策支撐；建立狀態預警系統，實現風險的量化、日常化和可視化管理，保證訓練安全，為降低運動風險、預防訓練傷病的發生提供保障。

1 飛行員生理心理個性化訓練管理系統基本建設原則

1.1 先進性和開放性

在建設設計開始要充分考慮到將來的技術發展需要，選擇較先進、開放、成熟的技術與產品，建設具有一定先進性的軟硬件設備。應用平臺軟件需考慮今后硬件的擴展、軟件系統的對接、綜合管控及應急指揮等功能深化需要，開發平臺軟件時應預留一定的接口和模塊，確保今后可支持更多硬件產品的接入以及軟件系統數據的對接及功能擴展。

1.2 經濟性和實用性

堅持經濟性和實用性的統一，充分考慮指揮中心的整體布局、軟硬件運行環境、日常運行維護成本等因素，并考慮后期與其他系統的對接及自身的系統擴展要求，繼承性和針對性建設相應的軟硬件設備。因此，在構建基于大數據的信息管理系統時，一定要以功能的實現為基礎，將硬件、軟件和人的管理有機結合在一起[2]。

1.3 安全性和保密性

本項目涉及應用平臺軟件設計時應充分考慮信息安全問題，采取一定的安全防范措施，避免系統軟硬件及數據遭到攻擊和破壞，做好數據、網絡安全管控和用戶權限管控設計。

1.4 穩定性和可靠性

項目應充分考慮軟硬件的集成對接、相關設備安裝條件、物理環境及后期維護的難度等因素，建設可靠、穩定、易于養護的軟硬件設備，并突出和強化售后服務保障體系建設，以確保項目建成后可靠穩定運行。

2 飛行員生理心理個性化訓練管理系統的數據分類體系

2.1 基礎數據

基礎數據是指時間特征不明顯的基礎性、客觀性數據，主要包括單位代碼數據、數據應用字典和訓練指標數據。基礎數據一般由各級指定的職能部門進行統一發布，以確保人員訓練管理數據的完整性和一致性，便于數據跨層級、跨部門、跨領域的交換與共享。基礎數據具有相對穩定的特性，任何版本的修訂必須在本工程相應范圍內進行同步更新。

2.2 動態數據

動態數據是指與訓練管理業務相關、時空敏感的客觀性數據，主要包括訓練管理動態數據、訓練設備動態數據、訓練人員動態數據和訓練結果動態數據。動態數據主要通過歷史數據關聯入庫、業務數據在線生成和常態化采集，實現動態積累。

2.3 決策數據

決策數據是指通過實訓實測、態勢分析、指標模型計算、關聯分析挖掘等綜合處理及主觀分析所得到的輔助決策數據，主要包括態勢分析數據、智能決策結果、大數據分析產品數據等。智能決策與大數據展示主要是根據一體化訓練管理工作對大數據創新應用需求，結合飛行員訓練體系建設實際，集中開展基礎體能、抗載荷能力、空間定向能力、抗疲勞能力和康復與恢復能力等方面的智能評估決策和效果可視化展示。

數據的存儲與管理是應用大數據的基礎之一。[3]基于大數據計算和存儲能力的一站式集成數據中臺，覆蓋飛行員體質、體能和心理完整的大數據業務流程，滿足海量數據采集、存儲、檢索、分析和可視化等一系列的需求，最后形成個性化的生理心理訓練方案。

3 飛行員生理心理個性化訓練管理系統技術指標的實現設計

3.1 海量數據快速計算與存儲訪問的實現

數據中心是數據交換的中心節點，其計算存儲效率的高低決定了數據中心系統的質量。針對訓練管理領域數據容量大、動態更新快、保鮮要求高的特點，需要提供面向海量數據的快速計算與存儲訪問技術，在有限存儲空間和計算資源的條件下，顯著提升數據中心的計算與存儲訪問效率。

主要采用的解決方法：一是分布式并行計算實現數據采集、處理、應用和交換。基于國際標準的實時流處理等技術，提升數據中心處理效率。二是采用分布式并行數據庫和分布式文件存儲系統，解決計算與存儲吞吐能力不足的問題。三是“引擎+流程”框架結構設計。通過高性能的數據處理引擎，結合動態可配置的處理流程，實現存儲與計算資源的柔性擴展。

3.2 多中心數據匯集與分發

針對訓練管理領域數據多源異構、涉及多個數據處理中心以及數據節點的現狀，需要提供各單位數據中心的分級信息匯集模式，支持虛擬集成和復制匯集，有效降低數據融合處理復雜度和網絡帶寬占用。

按照訓練管理領域元數據通用要求，通過訓練數據的注冊和共享機制，實現各類數據對象可發現和可管理；按照訓練管理領域數據元素通用要求，通過數據元素字典表和數據元素交換表，實現各類數據對象動態交換和按需集成；采用數據按權訂閱分發的方式，提供全網分布式數據訂閱分發服務，用戶按照權限共享數據檢索和下載服務；利用數據分發通道動態管理技術手段，達到節約網絡資源、避免網絡擁塞的目的。

3.3 智能查詢與大數據可視化

飛行員生理心理個性化訓練管理系統采用的技術主要是利用視覺效果，通過時間序列、邏輯關系等不同維度，把訓練數據呈現出來，重點對進行核心模塊訓練的人員，進行訓練數據的快速精準展現，使受訓及指導實時理解數據評估訓練，智能調整訓練，從而提升飛行員訓練決策能力和訓練實效。

智能即時查詢技術通過圖形化的界面輕松搭建專業水準的可視化應用和智能化數據挖掘分析，滿足訓練監控、運動傷病風險預警、訓練成效分析等需求；大數據可視化技術主要將數據展示和互動體驗相結合，實現技術與訓練的完美融合，適用于訓練決策、訓練情況匯總、訓練評估等需求。

3.4 智能數據建模生成個性化訓練方案及計劃

飛行員生理心理個性化訓練管理系統可通過智能數據建模技術自動生成個性化訓練方案及計劃，為飛行員提供運動處方應用服務，平臺可提供多種預設的運動處方供訓練人員進行選擇，同時訓練指導人員也可根據飛行員的訓練情況進行定制化調整，以保證飛行員的訓練質量提升以及中心平臺的數據更新。

智慧強健中心有別于傳統訓練，其核心要素在于建模，通過數據模型來驅動訓練環節五要素“DEASM”，即需求（Demand）→檢測（Examine）→分析（Analysis）→專項訓練（Specialied training）→保持（Maintaining）。同時，智慧強健中心需要具備以下兩個特征：（1）是否能夠學習人的經驗，從而替代人來分析問題和形成決策；（2）是否能從新的訓練問題中找出規律并提出解決方案，從而避免問題的再次發生。

4 飛行員生理心理個性化訓練管理系統功能模塊的實現設計

4.1 基本體能訓練管理

根據每名飛行員的初始健康狀況、體能水平、心理狀態的數據與評估結果，利用大數據、人工智能等技術形成高度個性化的循證訓練方案和訓練計劃，指導飛行員進行科學訓練，并提供自助式訓練輔助增益手段和訓練安全監控手段，實現飛行員訓練信息的綜合展示與狀態預警。建立個體人因數據檔案，并能夠進行個體、個體與個體、個體與群體在訓練科目、能力差異、任務表現、時限等不同維度的數據分析。

主要由多種智能體能訓練器材、數據采集設備和數據集市構成，包含力量訓練管理模塊、速度訓練管理模塊、耐力訓練管理模塊、靈敏訓練管理模塊、協調訓練管理模塊、柔韌訓練管理模塊、平衡訓練管理模塊、體型管理模塊以及數據集成管理模塊。

4.2 專項訓練管理

根據每名飛行員的初始健康狀況、體能水平、心理狀態的數據與評估結果，利用大數據、人工智能等技術形成高度個性化的飛行員專項循證訓練方案和訓練計劃，指導飛行員進行科學訓練，并提供自助式訓練輔助增益手段和訓練安全監控手段，實現飛行員訓練信息的綜合展示與狀態預警。建立個體人因數據檔案。

主要由多種訓練設備和數據集市構成，主要聚焦于航空生理層面訓練管理，在平臺集成管理功能模塊上進行統一配置。包括空間定向能力訓練、抗疲勞及恢復訓練、心理應激訓練、心理認知能力評估、心理放松訓練、數據集市組成等。

4.3 心理訓練管理

心理訓練任務管理在平臺集成管理功能模塊上進行統一配置；測試任務所得到的生理數據、行為數據、量表數據、測試任務數據在數據分析與特性評價系統模塊進行計算得到心理評估結果。通過生理心理干預方法。采用專門儀器和手段，具體改變人的某種生理心理狀態，以達到最適宜強度、最佳的狀態。即通過言語暗示、肢體松弛方法等對自身本體狀態進行自我約束的調整練習，改變本體生理、心理狀態，達到自我控制、自我調節。

主要由心理應激訓練、心理認知能力評估、心理放松訓練、數據集市組成。通過心理應激訓練過程中收集到的生理相關數據對心理應激能力進行評估。通過PC搭載認知能力測評行為任務和量表對飛行員的時間知覺、空間知覺、速度知覺、注意能力、工作記憶、記憶廣度、基本反應等認知能力進行多維度評估。通過心理狀態的實時監測，評估應激狀態心理效能的影響情況，建立飛行員心理效能評估訓練檔案。

4.4 綜合評估

綜合評估是對訓練過程中數據采集的多模態數據進行標準化轉換、數據清洗、特征提取、特征融合、評估指標運算、數據評估、量化跟蹤、數據評估結果展示、模型優化，進行數據批量計算和流式計算，分別計算構成訓練飛行員職業效能的體質體能、飛行任務專項、航空心理、飛行任務和績效五要素，按國際先進的過程管理理論對訓練進行階段性評價，給出階段性提示和建議，結合飛行員過往訓練記錄自動生成近期個性化訓練方案，為飛行員科學化訓練與作戰效能的評估提供決策依據。

結合國內外飛行員體能體訓的經驗和先進手段，形成一個全面、針對性強的訓練科目庫，規定訓練內容、訓練方法、訓練器材、訓練強度和頻度。從體質體能、飛行任務專項、航空心理、飛行任務和績效五大要素中，提取飛行員相關的訓練基礎數據，進行大數據分布式存儲。分布式網絡存儲系統采用可擴展的系統結飛行構，使用多個存儲服務器共享存儲負載，利用位置服務器定位存儲信息，不僅提高了系統的可靠性，可用性和訪問效率，而且易于擴展。根據飛行員訓練的時間、頻度、強度和動作合理性對訓練的質量進行評估打分，運用科學的方法、標準和程序，對行為訓練評定任務有關的績效信息進行標準化轉換、數據清洗、特征提取、特征融合、評估指標運算，處理飛行員在操作過程中的行為數據，針對飛行員個體建立生理-心理-行為數據庫，分析不同數據對飛行員的影響，并盡可能做出準確評價，計入訓練績效考核。通過數據評估、量化跟蹤、模型優化對飛行員的體質體能、飛行任務專項、航空心理、健康狀況和績效進行綜合評估、可視化展示。同時對各種異常問題因素進行預警與展示，并結合歷史數據、不確定因素進行飛行員訓練方案優化迭代。