黑龙江省博士后基金(LRB05-469)
- 作品数：2 被引量：6H指数：2
- 相关作者：颜声远于晓洋彭敏俊杨明张志俭更多>>
- 相关机构：哈尔滨理工大学哈尔滨工程大学更多>>
- 发文基金：黑龙江省博士后基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术机械工程更多>>
- 基于RBF网络的虚拟仪表人机界面评价方法被引量：4
- 2007年
- 提出了基于RBF网络的虚拟仪表人机界面主观评价方法和评价指标。利用RBF网络的自组织、自学习与自适应特性对网络进行训练,使网络学习隐含在训练数据中的人机界面主观评价指标的权重规律,自适应调整主观评价指标的权重,克服了主观赋权法的随机性因素影响。建立了虚拟光柱表人机界面,开发了基于RBF网络的虚拟光柱表人机界面主观评价模型;对训练样本数为50,75和100的三组虚拟仪表网络模型进行了误差分析。分析结果表明,采用75个训练样本可以得到满意的主观评价精度。
- 颜声远于晓洋张志俭彭敏俊杨明
- 关键词：主观评价人机界面RBF网络虚拟仪表
- 基于RBF网络的显示设计主观评价方法被引量：2
- 2007年
- 主观评价指标权重的确定方法是人机界面评价中的一项关键技术,现有的人机界面主观评价方法难以摆脱个人和随机性因素的影响.提出的基于RBF网络的主观评价指标权重计算方法,利用人工神经网络的自组织、自学习与自适应特性对网络进行训练,使网络学习隐含在训练数据中人机界面主观评价指标的权重规律中,自适应调整主观评价指标的权重,克服了主观赋权法定权的随机性因素影响.文中建立了基于RBF网络的光柱表人机界面主观评价模型;研究了主观评价的样本数量、扩展系数、网络模型精度三者之间的相互关系.对不同训练样本数的光柱表人机界面主观评价RBF网络模型的分析表明,采用80个训练样本可以得到令人满意的评价精度.
- 颜声远于晓洋张志俭彭敏俊杨明
- 关键词：人机界面主观评价RBF网络
