基于肌肉生理信号的操纵舒适性评价

• 作者: 刘明周 张淼 扈静 郑达 钱佩伦
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 人机交互过程 操纵舒适性 正则化RBF网络 肌肉生理信号
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 智能制造
• 页码范围: 200-204
• 页数: 5页
• 分类号: TH122
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2018.02.011

摘要

从操纵者人机交互过程中肌肉生理信号角度出发,针对目前操纵舒适性评价方法的不足,提出一种基于肌肉生理信号特征参数,运用正则化RBF网络,对人机交互操纵舒适性进行评价的方法.以典型人机交互过程驾驶操作系统为例,进行实验与数据统计,通过正则化RBF网络对实验测得的操纵者肌肉生理信号特征参数和主观舒适度评分构成的样本进行学习和训练,建立操纵舒适性评价模型.实验结果验证了该方法的可行性和合理性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	扈静	合肥工业大学机械工程学院	60	622	14.0	22.0
2	刘明周	合肥工业大学机械工程学院	138	2012	25.0	33.0
3	张淼	合肥工业大学机械工程学院	14	160	6.0	12.0
4	钱佩伦	合肥工业大学机械工程学院	5	14	3.0	3.0
5	郑达	合肥工业大学机械工程学院	2	3	1.0	1.0