基于深度学习算法的人机交互界面信任预测及校准方法

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基于深度学习算法的人机交互界面信任预测及校准方法
申请号:CN202410825617
申请日期:2024-06-25
公开号:CN118779220A
公开日期:2024-10-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于深度学习算法的人机交互界面信任预测及校准方法具体按照以下步骤实施:步骤1、建立人机交互界面的信任度校准设计模型;步骤2、采用层次分析法确定信任感的度量指标权重;步骤3、根据风险情境的YSRD评估值构建SRD评价函数;步骤4、利用生成对抗网络训练生成界面设计特征组合数据集,根据贝叶斯更新的信任校准算法对人机界面进行校准设计;步骤5、采用信任抑制与信任提升的策略调整界面设计,构建面向复杂智能机械装备的人机界面信任校准设计原型系统。本发明可以有效构建实现交互界面信任度校准的设计方法,并建立面向复杂机械智能装备风险情境下的人机信任交互系统原型。
技术关键词
人机交互界面 深度学习算法 校准方法 生成对抗网络训练 人机界面 层次分析法 设计特征 风险 校准算法 指标 多模态生理 专家打分法 制动减速度 度量 原型 算术平均值 智能装备 透明度 交互系统
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