基于信息熵的人-机交互系统性能评估研究

根据人 机交互模型 ,分析了操作者与机器之间的交互关系 ,研究了操作者周围环境的复杂性以及对控制对象和环境知识的了解程度如何影响着人 机系统性能 .从信息熵角度 ,提出了人 机交互系统的性能评估框架 ,从而为人 机交互系统的设计和应用提供了理论支持 .     

综采人-机-环境系统可靠性模糊综合评价

将综采工作面看成是一个由人、机器和环境所组成的逻辑串联系统,运用模糊数学中的理论对系统的可靠性进行了研究.首先把系统分解为三个子系统(人子系统、机器子系统、环境子系统),分别分析影响各子系统可靠性的因素,构造可靠性评价的结构及其指标体系;建立用于综采工作面可靠性模糊综合评价的多目标多级模糊综合评价的数学模型;最后应用实例进行了计算、分析和说明.     

人-机-环境系统的可靠性设计

针对人-机-环系统的可靠性设计当中的主要问题及方法,进行了较为全面和详尽的论述,概括和总结了可靠性指标的确定、可靠性的预测程序、可靠性的分配原则及可靠性的改进措施、社会环境与人的可靠性之间关系分析等问题的理论方法.研究表明,人-机-环系统的可靠性设计是一项复杂而细致的系统工程,尤其在人的可靠性问题的定量分析方法上需要更进一步地探索新的途径.     

综采工作面人-机-环境系统安全性分析

运用人-机-环境系统工程理论,对新庄煤矿综采工作面系统中的人、机、环境三大要素及其对事故的影响进行了分析.指出了人因失误的原因,提出了相应的控制对策.得出了综采面事故与人的因素的关系,计算出该矿综采队群体的可靠度为0.9924.对机器设备的可靠性进行了分析,并对事故进行了事件树分析和事故树分析,得出了各种系统状态的发生概率和顶上事件的发生概率.对综采面事故与环境因素进行了灰色关联分析和模糊聚类分析,指出了影响安全的主次因素.最后对综采面的安全性进行了灰熵综合性评价,指出了综采工作面在人、机和环境等方面存在的问题,并提出了相应的改进或控制措施.     

基于VRML的3D人—人交互界面的研究与实现

提出用ＶＲＭＬ技术实现ＣＳＣＷ系统中的３Ｄ人－人交互界面,论述了基于ＶＲＭＬ的３Ｄ人－人交互界面的基本特性、实现方法及其通用性。这种基于ＶＲＭＬ的３Ｄ人－人交互界面,较２Ｄ人－人交互界面,能为群体提供更丰富的协作信息,尤其是协作者身体活动的状态信息,使群体人员能更直观、更自然地交互;它实现了虚拟现实的效果,又可以不需要虚拟现实设备的支持,且与平台无关;它包含了２Ｄ界面和３Ｄ界面,两者可相互通信,协     

基于贝叶斯网络的飞行安全人因可靠性评估模型

基于广义人-机-环境复杂系统,对飞行人员可靠性、空中交通管制人员可靠性和航空器维修人员可靠性进行了分析,综合考虑常用可靠性评估方法的优缺点,采用贝叶斯网络建立了飞行安全人因可靠性的评估模型.该模型综合运用诊断推理和支持推理形式,分析直观,计算简便,适用于广义的人-机-环境复杂系统建模;同时该模型可以根据后验概率来调整先验概率,从而有效地提高了评估的精度.     

基于复杂网络技术的异步脑-机接口分类系统

脑-机接口(brain-computer interface,BCI)是一种不依赖周围神经和肌肉组织,通过诱发人脑无节律信号(event-related de-synchronization,ERD)/有节律信号(event-related synchronization,ERS)等特征信号实现对外部装置自主控制的系统。针对人群中15%～30%的人存在"BCI盲"问题,即难以诱发出较强的ERD/ERS等特征信号,提出将脑电图(electroencephalogram,EEG)时间序列转换成一个复杂网络,复杂网络的网络测度与大脑意识有关联。结果表明,基于复杂网络构建的相位锁相值(phase locking value, PLV)二值网络可实现异步BCI系统分类,分类正确率最高可达88.60%。可见,基于复杂网络技术的异步BCI系统具有可行性,可作为一种新途径。     

从脑-机接口到脑-器交互

脑-机接口(brain computer interface,BCI)建立了大脑和非生物设备之间直接的信息交互通道。在认可BCI技术独特应用价值的基础上,进一步整合了身心医学与脑-机接口,强调了“脑与身体”和“脑与环境”的相互支撑关系,提出了脑-器交互(brain-apparatus communication,BAC)框架。对脑-机接口到脑-器交互的发展历程进行了概述,并从脑-器官交互、脑-外部环境交互以及两者融合方面讨论了脑器交互对人类健康的影响。     

网络交互教学中合作学习的理论及应用

合作学习是在认知心理学影响下所形成的一种教学方式,其理论依据是合作型目标结构理论、发展理论和建构主义理论.网络交互教学中的合作学习应该通过学习任务的情境创设、学习小组的划分、小组成员的互动交流、小组成果展示与汇报、学习总结与评价等步骤来实施.Wiki系统是网络交互教学中用来组织合作学习的一种行之有效的工具.     

空间交互网络研究进展

 空间交互网络是人、商品和信息等在地点之间流动而形成的嵌入在空间中的有向流网络。典型的空间交互网络包括国际贸易网络、人口迁移网络、人群出行网络及电话通信网络等。理解和预测空间交互网络中的流量分布模式不仅是区域科学、交通科学、经济地理学等很多领域长期以来的一个重要研究主题,在城市和交通规划、疾病传播防控、商业服务等领域也具有广泛应用价值。本文在简要介绍引力模型、介入机会模型等经典空间交互模型的基础上,着重对近年来复杂系统研究领域在空间交互网络建模方面的研究成果进行介绍,包括辐射模型、人口权重机会模型及空间交互网络上的随机游走模型等,并且对空间交互网络研究中存在的挑战性问题进行探讨,包括个体多样性行为建模、群体空间交互决策行为实验、数据驱动的活动-出行行为研究等。     

HPC系统中的人机交互作用

本文分析了人机结合对CAD系统设计的影响,论述了HPC系统凹模、凸模和挡料装置设计模块中的人机交互作用.     

基于车联网数据的运输车辆安全评价模型

为了提高运输安全管理水平和运输效率,对运输车辆安全性进行客观评价,提出了一种结合多算法的行车安全评价模型。首先,根据交通运输部公路科学研究院所给车联网数据,设计并定义了驾驶人行为的特征指标和评价指标;其次,采用回归分析方法对驾驶人的驾驶风格进行分析;接着,分别采用K-means聚类和DBSCAN聚类算法对驾驶人的不良行为进行分析;经过对比,最终选用K-means聚类算法和因子分析的结果对驾驶行为进行评价,共分为6类。该模型将机器学习中的数据挖掘和数据分析算法与道路运输行业相结合,为道路运输安全管理的研究提供了一个量化分析的工具。     

基于神经网络的食品安全评价模型构建研究

食品安全评价模型的准确度高低,直接影响食品安全状况评价、预测的准确率.结合危害分析与关键控制点的(HACCP)食品安全管理体系理论,从食品供应链的角度出发,建立食品安全评价指标体系;使用层次分析法(AHP)改进逆向传播(BP)神经网络算法中随机初始化计算权重的方法,训练样本数据,并以测试数据作为验证,检测模型的误差收敛速度和拟合度.结果表明,这种BP神经网络结合AHP方法构建的模型具有实用、精度高、快速、客观等优点,可用于生产、加工、销售等流通环节食品安全评价、区域食品安全评价以及种类食品安全评价.     

基于BP神经网络的矿山安全文化评价体系

为了完善和加强矿山安全文化的建设,根据矿山自身的特点,本文提出了一种对矿山安全文化进行合理、科学、全面评价的方法。根据国际SMART准则,从安全环境、安全管理、安全培训、班组长素质、员工行为、安全事务6个方面确立了21项安全文化评价指标,提出了安全文化等级划分标准,并在MATLAB平台上建立了基于BP神经网络的安全文化等级评价体系。以6个矿山的样本数据作为训练样本,经过训练,结果显示当迭代次数为355时,网络的全局误差达到要求,并且输出值与期望输出值之间呈基本吻合,误差比较小。最后,以该神经网络对恒祥煤矿的安全文化等级进行预测,输出结果表明该矿山的安全文化等级为4级,与该矿山的安全文化实际状况相符。因此,BP神经网络具有很好的学习功能,通过样本训练后能够准确地对矿山安全文化进行评价,为提高矿山安全文化水平提供参考和依据。     

基于贝叶斯网络的卫星型号系统状态评估模型

为了改进卫星型号研制系统状态的管理与控制策略,提出了利用贝叶斯网络建立卫星型号系统状态评估的模型.利用贝叶斯网络处理不确定信息、不确定推理等方面的优势,计算出卫星型号研制系统的状态,给出能够最大程度地改进卫星型号研制系统状态的改进策略.     

基于数学模型的航空发动机控制系统安全性评估方法

为了对航空发动机控制系统失效所产生的影响开展初步的安全性评估,探索了一种以发动机整机模型为基础、同时耦合控制系统模型的安全性分析方法,建立了非线性、多变量的航空发动机整机数学模型,分析了典型工作状态下压气机流量控制系统和涡轮主动间隙控制系统失效对发动机推力的影响程度并确定了失效等级。结果表明:起飞状态下,放气活门开度超过60%会对发动机产生重大影响;巡航状态下,静子叶片正向调节角度过大、放气活门开度过大或过小、涡轮间隙变化过大会对发动机产生重大影响;慢车状态下,放气活门开度过小和涡轮间隙变化过大会对发动机产生重大影响。     

粗糙集和神经网络相融合的钻井安全评价模型

针对动态性、随机性和不确定性较强的钻井作业现场,开展了安全评价的研究。提出了一种基于粗糙集和BP神经网络对作业现场进行安全评价的方法。首先以粗糙集为基础来构建BP神经网络的前置系统,对采集到的样本数据进行属性约简。其次,根据约简结果以及作业当天的事故情况完成了BP神经网络输入层和输出层的设计,并根据输入层和输出层神经元的个数通过试凑法确定网络隐含层的神经元数量范围,并采用训练样本对不同神经元个数所对应的网络模型进行训练,选择网络误差最低的网络作为所构建的网络模型。最后,选取16 d的测试样本对网络进行验证,将网络的输出同作业现场的实际结果进行比较,有14 d的网络结果与实际结果相符,测试准确率达到了87.5%。     

Wiener型系统基于神经网络的在线训练算法广义预测控制

利用RBF神经网络在训练算法和广义预测控制算法进行了Wiener型非线性模型预测控制的研究，仿真表明这种做法是可行的。     

汽车轮胎压力监测系统人机交互功能的实现

人机交互功能模块涉及到用户使用的方便与简洁,对汽车压力监测系统的整体实现具有至关重要的意义,决定着方案的成功与否。详细介绍了人机交互功能模块的声光报警电路、LCD显示电路和按键输入设置电路的实现方案,给出了相应的硬件电路和软件流程图,具有一定的实用价值和应用前景。     

基于博弈TOPSIS的高速公路交通安全评价模型

高速公路交通安全评价是各级单位对于交通管理和事故预防的基础。为确定高速公路在运营时的交通安全等级,由博弈论思想将FAHP法与熵权法所求权重优化重组,得出组合权重;并且通过TOPSIS法求得贴近度矩阵,结合组合权重建立评价混合模型。以洛阳某高速公路为例,进行交通安全等级综合评价,并将结果与单一权重计算模型：熵权-TOPSIS、FAHP-TOPSIE模型进行比较。结果表明博弈组合赋权的TOPSIS法所得结果更具有效性、准确性,且与实际交通安全状况基本相符,可见该混合模型能合理的反应高速公路交通安全等级。