基于RBF网络的显示设计主观评价方法

• 作者: 于晓洋 张志俭 彭敏俊 杨明 颜声远
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人机界面 主观评价 RBF网络 显示设计 光柱表
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 页码范围: 1150-1155
• 页数: 6页
• 分类号: TB18|TH7
• 字数: 3125字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2007.10.016

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨明	哈尔滨工程大学核科学与技术学院	281	3177	28.0	45.0
2	张志俭	哈尔滨工程大学核科学与技术学院	55	299	9.0	14.0
3	彭敏俊	哈尔滨工程大学核科学与技术学院	72	444	11.0	16.0