[发明专利]由出错-认知到信息特征映射的信息交互界面优化方法

权利要求书

1.一种由出错-认知到信息特征映射的信息交互界面优化方法，其特征包括如下步骤：

(1)、根据出错-认知集，通过集合内因子的相互关系，确定出错-认知因子间的重要度，获得出错-认知的关联属性；

(2)、分析信息特征的设计因素，建立设计信息集，获得设计信息特征的关联属性；

(3)、建立出错-认知到设计信息映射的求解过程，并对目标进行约束；

(4)、对现有的实际信息界面进行出错因子提取，从而获得出错-认知到信息特征映射的求解方案，为信息交互界面的优化提供依据。

2.根据权利要求1所述的由出错-认知到信息特征映射的信息交互界面优化方法，其特征是，所述步骤(1)中的出错-认知关联属性，包括如下步骤：

(2-1)出错-认知域

设R_E0＝{r_e1,r_e2,…r_em1}为出错-认知集，其中，r_ei(i＝1,2,…,m1)为出错因子，设r_ei，r_ej∈R_E0；

(2-2)出错-认知域的因子筛选

根据出错-认知间存在的相关关系，在对出错-认知域的因子进一步筛选时，将具有互斥关系的出错-认知因子间的取舍，根据重要度排序进行取舍；

筛选后，出错-认知集可表示为R′_E＝{r_e1,r_e2,…,r_ep}，其中，r_ei(i＝1,2,…,p}为出错-认知因子，那么，具有不相关关系、相互冲突和互相协作关系的出错-认知因子，将会通过重要度排序对其删选并精化处理；

(2-3)确定出错-认知间的重要度

采用网络分析法对出错-认知间的重要度进行确定，获得出错-认知集中出错因子的重要度矢量。

3.根据权利要求2所述的由出错-认知到信息特征映射的信息交互界面优化方法，其特征是，所述步骤(2-3)中网络分析法的步骤如下：

步骤1：在不考虑出错-认知相关性的情况下，确定出错-认知权重；

采用1～9数值序列表示，并进行归一化处理，得到出错-认知权重矢量w_r，w_r＝(w₁,w₂,…,w_p)^T，其中，

步骤2：确定出错-认知间互相关关系；

用矩阵E来描述出错-认知间的互相关关系，采用1-3-9表示出错-认知间的弱协作关系、中等协作关系和强协作关系；采用(-1)-(-3)-(-9)表示出错-认知间的弱冲突关系、中等冲突关系和强冲突关系，0表示出错-认知间不相关，其中，e_ij＝e_ji，e_ii＝9；

通过分析互相关矩阵E得到有关各出错-认知因子的相关性信息；以下信息是确定出错-认知间相对重要度的基础：

正相关数R_pi，表示与r_ei正相关的出错-认知数；

负相关数R_ni，表示与r_ei负相关的出错-认知数；

正相关度R_spi，表示与r_ei正相关的出错-认知的相关度总和；

负相关度R_sni，表示与r_ei负相关的出错-认知的相关度总和；

平均相关度R′_avi，表示与r_ei相关的出错-认知的相关度平均值，

对于具有同等重要度的出错-认知的决策方法如下：

1)首先找出R_ni＝0(i＝1,2,…,p)的子出错-认知集，然后对所得集合中各出错-认知的R_spi值从大到小排序进行选择；

2)如果上一步的结果不能满足要求，则令R_ni值增加1，找出对应的子出错-认知集，选择集合中R_pi值大、R′_avi值大并且与其具有负相关关系的出错-认知重要度低的出错-认知因子；

3)如果上一步的结果不能满足要求，则转至2)直至结束；

步骤3：确定出错-认知间的重要度关系；

用矩阵W_r来描述出错-认知间的重要度关系；在考虑其他出错-认知与r_ei的相关关系基础上，确定针对r_ei为其他出错-认知间的相对重要度，得到相对重要度矩阵W_i；其中，r_ij∈[0,9]，当r_ij≠0时，r_ji＝1/r_ij，当r_ij＝0时，取r_ji＝0；利用层次分析法得到针对r_ei其他出错-认知间的相对重要度矢量w_i＝(w_1i,w_2i,…,w_ii,…,w_pi,)^T，其中，依此可求得出错-认知间的重要度关系矩阵W_r

步骤4：确定出错-认知重要度；

用矢量w′_e表示出错-认知重要度，

w′_e＝W_r×w_r＝(w_e1,w_e1,…,w_ep)^T

步骤5：确定最终出错-认知；

根据出错-认知的重要度排序，去掉不重要的出错-认知因子，当出错-认知重要度区分不显著时，采用步骤2中具有同等重要度的出错-认知的决策方法进行决策；得到最终的出错-认知R_E＝{r_e1,r_e2,…r_em}及对应的经归一化处理的出错-认知集的出错因子重要度矢量w_E＝(w₁,w₁,…,w_m)^T。