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虚拟维修训练认知过程中视觉注意和认知负荷的研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究目的和研究意义第11页
        1.2.1 研究目的第11页
        1.2.2 研究意义第11页
    1.3 国内外研究现状第11-13页
    1.4 研究内容和论文结构第13-14页
    1.5 本章小结第14-15页
第二章 相关理论知识研究第15-22页
    2.1 虚拟维修训练第15-16页
        2.1.1 维修训练第15页
        2.1.2 虚拟维修训练第15-16页
    2.2 视觉注意第16页
    2.3 认知负荷第16-21页
        2.3.1 认知负荷的定义第16-17页
        2.3.2 认知负荷的分类第17-18页
        2.3.3 降低认知负荷的效应研究第18-19页
        2.3.4 认知负荷评估方法的研究第19-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第三章 降低认知负荷的方法研究第22-38页
    3.1 实验背景第22页
    3.2 实验内容第22-23页
    3.3 实验平台第23页
    3.4 实验材料第23-24页
    3.5 实验被试选择第24页
    3.6 实验设计第24页
    3.7 实验一 冗余效应对虚拟维修训练中认知负荷的影响实验第24-28页
        3.7.1 实验一设计第24-25页
        3.7.2 实验一步骤第25页
        3.7.3 实验一结果分析第25-28页
        3.7.4 整体讨论第28页
    3.8 实验二 通道效应对虚拟维修训练中认知负荷的影响实验第28-33页
        3.8.1 实验二设计第28-29页
        3.8.2 实验二步骤第29页
        3.8.3 实验二结果与分析第29-32页
        3.8.4 整体讨论第32-33页
    3.9 实验三: 通道效应和冗余效应交互作用对虚拟维修训练负荷的影响第33-37页
        3.9.1 实验三设计第33页
        3.9.2 实验三步骤第33页
        3.9.3 实验三结果与分析第33-36页
        3.9.4 整体讨论第36-37页
    3.10 本章小结第37-38页
第四章 认知负荷的综合评价方法研究第38-46页
    4.1 前言第38页
    4.2 认知负荷的综合评价基本模型建立第38-40页
    4.3 实验验证第40-45页
        4.3.1 实验任务设计第40页
        4.3.2 评估指标的选择和处理第40-41页
        4.3.3 实验被试第41页
        4.3.4 实验器材第41-42页
        4.3.5 实验步骤第42页
        4.3.6 结果与分析第42-45页
        4.3.7 整体讨论第45页
    4.4 本章小结第45-46页
第五章 基于神经网络的认知负荷评估模型研究第46-51页
    5.1 人工神经网络概述第46-47页
    5.2 BP神经网络模型第47-48页
        5.2.1 BP神经网络在认知负荷评估建模中的设计第47-48页
        5.2.2 BP神经网络建模分析第48页
        5.2.3 评估结果分析第48页
    5.3 概率神经网络模型第48-50页
        5.3.1 概率神经网络在认知负荷评估建模中的设计第49页
        5.3.2 网络建模分析第49页
        5.3.3 评估结果分析第49-50页
    5.4 本章小结第50-51页
第六章 不同认知负荷下视觉注意分配的实验研究第51-61页
    6.1 眼动实验原理第51页
    6.2 实验背景第51页
    6.3 实验方法第51-52页
        6.3.1 实验被试的划分与选择第51-52页
        6.3.2 实验平台第52页
    6.4 实验设计第52-53页
    6.5 实验步骤第53页
    6.6 实验结果分析第53-59页
        6.6.1 任务一 开关寻找任务中注意力分配和认知负荷情况第53-55页
        6.6.2 任务二 用炮和调炮任务中注意力分配和认知负荷情况第55-57页
        6.6.3 任务三 收炮任务中任务完成情况注意力分配第57-59页
    6.7 整体讨论第59-60页
    6.8 本章小结第60-61页
第七章 总结与展望第61-63页
    7.1 论文总结第61-62页
    7.2 未来研究与展望第62-63页
参考文献第63-66页
致谢第66-67页
硕士期间发表论文第67页

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