【摘 要】
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人机界面的研究目的就是对机器的显示终端、操纵装置和人机系统所处的环境进行设计与评价，使人机系统以高效、安全、健康和舒适的方式运行。目前用于人机界面评价的方法很多，如
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人机界面的研究目的就是对机器的显示终端、操纵装置和人机系统所处的环境进行设计与评价，使人机系统以高效、安全、健康和舒适的方式运行。目前用于人机界面评价的方法很多，如综合指数法、模糊数学法、灰色关联分析法等，但这些方法缺乏自学习能力，评价中存在决策过程的随机性和参评人员主观上的不确定性及其认识上的模糊性。 针对上述问题，本文首次将神经网络理论应用于人机界面评价中，通过神经网络对参与训练样本的自学习过程及网络本身具有的容错特征，来处理人机界面中的各元器件的非数值性指标，实现对人机界面的主、客观评价。由于基于神经网络的评价方法避免了对指标权重主观赋值，消除了许多人为因素，从而保证了评价结果的客观性、准确性。 针对目前人机界面评价研究的现状，本文进行了以下几个方面的工作： 1、构建了控制台人机界面的评价指标体系。在课题组前期研究工作的基础上，总结确定了人机界面各类装置(包括视觉显示装置、操纵装置、控制台及座椅)的人机工程学主、客观评价指标与标准。 2、建立了基于神经网络的人机界面评价模型，并在MATLAB GUI编程的基础上，设计出了界面友好、操作简便的人机交互的评价界面。 3、应用MATLAB数据库技术及外来数据文件ACCESS表建立了评价用数据库，大大简化了评价过程。 4、以火电厂数字控制系统控制台人机界面为研究对象，应用本软件对其进行了主、客观评价，并根据评价结果，对该人机界面提出了针对性的改进建议。 通过实例评价验证，证明基于神经网络的人机界面评价方法能得到合理客观的评价结果，具有较强的适用性和通用性。
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