| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究目的及内容 | 第11-12页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第11页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 研究方法和技术路线 | 第12-13页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第12页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第12-13页 |
| 1.5 研究创新点 | 第13-14页 |
| 2 VDT 作业疲劳的理论分析 | 第14-20页 |
| 2.1 疲劳的概念及类型 | 第14-15页 |
| 2.1.1 疲劳的概念 | 第14-15页 |
| 2.1.2 作业疲劳的特点 | 第15页 |
| 2.1.3 作业疲劳的类型 | 第15页 |
| 2.2 VDT 作业疲劳分析 | 第15-17页 |
| 2.2.1 VDT 作业引发的视觉疲劳 | 第16页 |
| 2.2.2 VDT 作业引发的局部骨骼肌疲劳 | 第16页 |
| 2.2.3 VDT 作业引发的精神疲劳 | 第16-17页 |
| 2.3 作业疲劳测定方法 | 第17-20页 |
| 2.3.1 主观感觉询问表评价法 | 第17页 |
| 2.3.2 生理参数测试法 | 第17-18页 |
| 2.3.3 生物化学测试法 | 第18页 |
| 2.3.4 心理作业疲劳测量方法 | 第18-19页 |
| 2.3.5 综合作业疲劳测量方法 | 第19-20页 |
| 3 VDT 作业疲劳评价指标体系的建立 | 第20-26页 |
| 3.1 VDT 作业疲劳的评价指标体系 | 第20-21页 |
| 3.2 评价指标的量化处理 | 第21-24页 |
| 3.3 VDT 作业疲劳测定 | 第24-25页 |
| 3.4 VDT 作业疲劳等级划分 | 第25-26页 |
| 4 VDT 作业疲劳状况问卷调查 | 第26-33页 |
| 4.1 VDT 作业疲劳调查 | 第26页 |
| 4.1.1 调查问卷 | 第26页 |
| 4.1.2 调查对象 | 第26页 |
| 4.1.3 调查结果 | 第26页 |
| 4.2 调查数据分析处理 | 第26-33页 |
| 4.2.1 调查数据录入 | 第26-27页 |
| 4.2.2 调查结果统计 | 第27-28页 |
| 4.2.3 调查数据分析 | 第28-33页 |
| 5 PSO-BP 神经网络模型模型的构建 | 第33-52页 |
| 5.1 BP 神经网络 | 第33-36页 |
| 5.1.1 BP 网络模型 | 第33页 |
| 5.1.2 BP 网络算法 | 第33-36页 |
| 5.1.3 BP 网络的优缺点 | 第36页 |
| 5.2 微粒群算法 | 第36-39页 |
| 5.2.1 PSO 算法的基本理论 | 第36-37页 |
| 5.2.2 PSO 算法的数学描述 | 第37页 |
| 5.2.3 PSO 算法的实现流程 | 第37-38页 |
| 5.2.4 PSO 算法的优缺点 | 第38-39页 |
| 5.3 PSO-BP 算法 | 第39-41页 |
| 5.3.1 PSO-BP 基本思想 | 第39页 |
| 5.3.2 PSO-BP 算法流程 | 第39-41页 |
| 5.4 PSO-BP 模型的构建 | 第41-48页 |
| 5.4.1 模型网络结构设计 | 第41页 |
| 5.4.2 PSO 算法参数选取 | 第41-42页 |
| 5.4.3 样本数据选择 | 第42页 |
| 5.4.4 PSO-BP 模型的 Matlab 编程 | 第42-48页 |
| 5.5 PSO-BP 神经网络模型的仿真模拟 | 第48-52页 |
| 5.5.1 评价结果分析 | 第48-50页 |
| 5.5.2 区域问卷样本的模拟仿真 | 第50-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 本文的研究成果 | 第52页 |
| 6.2 本论文的不足及展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附录A VDT 作业疲劳评价调查问卷 | 第58-61页 |
| 附录B PSO-BP 模型源代码 | 第61-65页 |
| 附录C 问卷调查数据表（原始数据） | 第65-73页 |
| 在学期间发表的学术论文和研究成果 | 第73-74页 |
| 详细摘要 | 第74-82页 |