本书以煤矿工人脑功能连接为研究对象，采用fNIRS（functional near-infrared spectroscopy，功能性近红外光谱技术）脑影像实验平台，融合安全科学与认知神经科学的研究方法，从安全科学和认知神经科学融合的视角，构建了煤矿工人情景意识全要素模型；对陕煤集团H公司的煤矿工人开展了两项实验——实验一：煤矿工人人因失误倾向者脑功能连接特征分析，实验二：轮班工作对煤矿工人脑功能连接的影响；基于实验一和实验二采集的煤矿工人脑功能连接特征数据，构建了基于机器学习的煤矿工人情景意识分类识别模型。

1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 煤矿工人不安全行为／人因失误研究现状
1.2.2 基于fNIRS的情景意识与精神状态研究现状
1.2.3 fNIRS静息态功能连接研究现状
1.2.4 研究评述
1.3 研究目标与研究内容
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.4 技术路线与章节安排
1.4.1 技术路线
1.4.2 章节安排
2 煤矿工人情景意识相关基础理论及全要素理论模型构建
2.1 煤矿工人情景意识与不安全行为／人因失误相关基础理论分析
2.1.1 情景意识
2.1.2 事故倾向性理论
2.1.3 人的因素分析与分类系统
2.1.4 人类行为SOR模型
2.1.5 人的行为公式
2.1.6 大脑信息加工理论
2.1.7 fNIRS静息态功能连接原理
2.2 煤矿工人情景意识全要素模型构建
2.3 本章小结
3 煤矿工人人因失误倾向者fNIRS脑功能连接特征研究
3.1 实验目的
3.2 静息态数据采集及预处理
3.2.1 研究对象
3.2.2 实验系统与实验步骤
3.2.3 数据采集
3.2.4 数据预处理
3.2.5 功能连接数据处理
3.3 煤矿工人人因失误倾向者脑功能连接特征实验结果
3.3.1 人口统计学结果
3.3.2 皮尔逊相关系数和t检验结果
3.3.3 脑网络参数结果
3.4 煤矿工人人因失误倾向者脑功能连接特征实验结果讨论
3.4.1 皮尔逊相关系数特征
3.4.2 脑网络参数特征
3.5 本章小结
4 轮班工作对煤矿工人fNIRs脑功能连接的影响
4.1 实验目的
4.2 静息态数据采集及预处理
4.2.1 研究对象
4.2.2 数据采集
4.2.3 数据预处理
4.2.4 功能连接数据处理
4.3 轮班工作对煤矿工人脑功能连接影响的实验结果
4.3.1 人口统计学结果
4.3.2 皮尔逊相关系数和t检验结果
4.3.3 脑网络参数结果
4.4 轮班工作对煤矿工人脑功能连接影响的实验结果讨论
4.4.1 婚姻和教育对轮班煤矿工人认知功能的影响
4.4.2 皮尔逊相关系数和t检验结果
4.4.3 脑网络参数特征
4.5 本章小结
5 基于SVM的煤矿工人情景意识辨识研究
5.1 煤矿工人情景意识SVM模型研究对象
5.2 煤矿工人情景意识数据特征优选
5.2.1 获取单个被试者的原始数据
5.2.2 计算SVM模型输入数据集
5.3 煤矿工人情景意识SVM分类识别模型
5.3.1 SVM数据预处理
5.3.2 SVM分类器模型构建
5.4 本章小结
6 结论与展望
6.1 主要工作与结论
6.2 创新点
6.3 展望
参考丈献