| 目录 | 第1-10页 |
| 摘要 | 第10-13页 |
| Abstract | 第13-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-35页 |
| ·概述 | 第17-18页 |
| ·项目研究背景及意义 | 第18-20页 |
| ·国内外研究现状 | 第20-31页 |
| ·国外研究现状 | 第20-25页 |
| ·国内研究现状 | 第25-31页 |
| ·研究内容 | 第31页 |
| ·本文拟解决的关键问题 | 第31-32页 |
| ·本研究章节安排 | 第32-33页 |
| ·本研究主要创新点 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第2章 人因可靠性分析与人机界面 | 第35-55页 |
| ·人因可靠性分析定义 | 第35页 |
| ·人因可靠性几种主要分析方法简述 | 第35-38页 |
| ·人的失误率预测技术(THERP：Technique for Human ErrorRate P rediction) | 第35-36页 |
| ·人的认知可靠性模型(HCR：Human Cognitive Reliability) | 第36-37页 |
| ·认知可靠性与失误分析方法(Cognitive reliability and error analysismethod,CREAM) | 第37-38页 |
| ·成功似然指数法(SLIM：Success likelihood indexmethodology) | 第38页 |
| ·数字化人机界面与传统人机界面的区别 | 第38-39页 |
| ·传统人机界面设计因子介绍 | 第39-45页 |
| ·信息显示器设计原则 | 第40-43页 |
| ·操纵控制设计的人因工程学原则 | 第43-44页 |
| ·颜色设计原则 | 第44-45页 |
| ·数字化人机界面设计因子介绍 | 第45-54页 |
| ·报警 | 第45-46页 |
| ·参数因子 | 第46-47页 |
| ·信息显示 | 第47-49页 |
| ·条形图表和柱状图 | 第49-50页 |
| ·整合,构建格式 | 第50-51页 |
| ·文字,数字字符显示设计 | 第51页 |
| ·图标 | 第51页 |
| ·数据显示设计 | 第51页 |
| ·边框,直线,箭头的设计 | 第51-52页 |
| ·颜色 | 第52页 |
| ·亮度和显光度 | 第52页 |
| ·显示页面 | 第52-54页 |
| ·菜单 | 第54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第3章 基于改进遗传算法的贝叶斯网络数字化人机界面监视单元布局优化模型 | 第55-80页 |
| ·控制室布局 | 第55-56页 |
| ·数字化人机界面优化因子研究 | 第56-60页 |
| ·数字化人机界面定性化优化因子分析 | 第57-60页 |
| ·数字化人机界面定量化优化因子分析 | 第60页 |
| ·监视布局优化模型建立 | 第60-62页 |
| ·基于改进的遗传算法对数字化人机界面监视布局优化模型研究 | 第62-70页 |
| ·基于模式编码原则 | 第63-65页 |
| ·基于数字化人机界面布局优化的改进模式线性逆向杂交方法 | 第65-70页 |
| ·人机界面布局监视过程适应值时间T的确定 | 第70页 |
| ·基于贝叶斯网络监视过程人机界面布局人因可靠性适应度函数计算方法研究 | 第70-78页 |
| ·基于界面优化的整个监视过程计算方法推导 | 第71-73页 |
| ·P_i(t_i/H,t_(i-1))的计算方法 | 第73-77页 |
| ·P_i(t_i/H,t_(i-1))计算方法应用 | 第77-78页 |
| ·人机界面优化布局监视过程可靠性最终计算方法 | 第78页 |
| ·该遗传算法的终止条件讨论 | 第78页 |
| ·改进遗传算法性能分析 | 第78-79页 |
| ·小结 | 第79-80页 |
| 第4章 基于模糊免疫分段进化算法的数字化人机界面马尔可夫优化模型 | 第80-105页 |
| ·概述 | 第80-81页 |
| ·马尔可夫基本知识 | 第81-82页 |
| ·因子研究 | 第82-85页 |
| ·人的因数 | 第82-84页 |
| ·几个重要优化因子概述 | 第84-85页 |
| ·基于模糊免疫分段进化算法数字化人机界面马尔可夫监视转移优化模型 | 第85-96页 |
| ·优化模型建立 | 第85-87页 |
| ·基于免疫进化理论中抗原优化因子编码 | 第87-88页 |
| ·基于免疫进化理论的模糊优化因子概率映射函数研究及优化因子免疫分段进化方法 | 第88-91页 |
| ·基于人机界面模糊优化因子的监视转移马尔可夫人因可靠性优化计算模型 | 第91-96页 |
| ·实验 | 第96-98页 |
| ·基于模糊免疫分段进化算法数字化人机界面马尔可夫监视转移优化模型性能分析 | 第98-104页 |
| ·改进的抗原模糊优化因子编码优点定性分析 | 第98-99页 |
| ·人机界面参数量设计亲和力失误率变化趋势 | 第99页 |
| ·基于免疫进化分段方法性能分析与比较 | 第99-102页 |
| ·B1,B2,B3,B4功能块进化过程亲和力失误情况变化趋势图 | 第102-103页 |
| ·基于模糊免疫分段进化算法的数字化人机界面马尔可夫监视转移人因可靠性优化模型性能分析 | 第103-104页 |
| ·小结 | 第104-105页 |
| 第5章 基于数字化人机界面事故下规程自动布局最短移动路径方法的神经网络人因可靠性优化模型 | 第105-121页 |
| ·概述 | 第105-106页 |
| ·事故下定性分析认知模型 | 第106-108页 |
| ·监视与激发失误分析 | 第106-107页 |
| ·信息收集失误分析 | 第107页 |
| ·任务定义及状态失误分析 | 第107-108页 |
| ·决策功能失误分析 | 第108页 |
| ·执行功能的失误分析 | 第108页 |
| ·基于数字化人机界面事故下规程自动布局最短移动路径方法的神经网络人因可靠性定量化优化模型 | 第108-119页 |
| ·基于数字化人机界面事故下规程自动布局动态标识的邻域最短路径方法的神经网络人因可靠性优化模型 | 第110-111页 |
| ·动态标识的邻域最短路径搜索法算法的提出 | 第111-113页 |
| ·算法正确性证明 | 第113-114页 |
| ·动态标识的邻域最短路径算法的求解过程 | 第114-115页 |
| ·算法性能分析及代码描述 | 第115-117页 |
| ·基于人机界面规程自动布局的神经网络的人因可靠性评价模型 | 第117-118页 |
| ·人因及权重的确定 | 第118-119页 |
| ·训练过程失误率变化情况 | 第119-120页 |
| ·小结 | 第120-121页 |
| 第6章 数字化人机界面优化模型应用实例 | 第121-149页 |
| ·试验目的 | 第121页 |
| ·数字化人机界面优化概况 | 第121页 |
| ·事件选取及背景 | 第121-123页 |
| ·被试对象 | 第123页 |
| ·应用实例一：基于改进遗传算法数字化人机界面监视布局的贝叶斯优化模型 | 第123-129页 |
| ·实验背景 | 第123-124页 |
| ·试验方案设计与分析 | 第124-125页 |
| ·试验步骤与结果计算表 | 第125-128页 |
| ·实验结果分析 | 第128-129页 |
| ·应用实例二：基于改进免疫进化算法的数字化人机界面马尔可夫监视转移优化模型 | 第129-140页 |
| ·事件选取及出现背景 | 第129页 |
| ·实验背景 | 第129-130页 |
| ·试验目的 | 第130页 |
| ·试验仪器 | 第130页 |
| ·实验控制 | 第130页 |
| ·试验流程分析 | 第130-131页 |
| ·原始界面优化因子与结果计算表 | 第131-132页 |
| ·进化过程试验步骤与结果计算表 | 第132-139页 |
| ·实验结果分析 | 第139-140页 |
| ·应用实例三：基于数字化人机界面事故下规程自动布局最短移动路径方法的神经网络人因可靠性优化模型 | 第140-148页 |
| ·实验背景 | 第140页 |
| ·试验目的 | 第140页 |
| ·试验仪器 | 第140页 |
| ·实验控制 | 第140页 |
| ·试验流程分析 | 第140-141页 |
| ·试验步骤与结果计算表 | 第141-148页 |
| ·小结 | 第148-149页 |
| 第7章 结论与展望 | 第149-151页 |
| ·结论 | 第149-150页 |
| ·展望 | 第150-151页 |
| 参考文献 | 第151-165页 |
| 附录部分 | 第165-185页 |
| 致谢 | 第185-186页 |
| 博士期间所发表的学术论文及参与的科研项目 | 第186-187页 |
