[发明专利]基于眼动、心率变异性和行为的人机实验数据分析方法

权利要求书

1.一种基于眼动、心率变异性和行为的人机实验数据分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

(11)采集实验组和对照组的眼动、心率变异性和行为的人机实验数据，建立数据样本库；

(12)利用GM(1,1)灰色模型对样本进行数据量扩充；

(13)建立眼动数据、心率变异性数据和行为数据的分析矩阵E、H和B，建立综合分析矩阵Z，所述Z＝[E,H,B]；所述综合分析矩阵包括实验组综合分析矩阵Z_实验和对照组综合分析矩阵Z_对照；

(14)计算每项任务中的眼动数据、心率变异性数据及行为数据的残差平均值，所述残差平均值的计算公式为：

其中X_*(k)为每项任务中各指标的人机数据值，m为脚本任务数；

分别计算实验组和对照组各项任务指标数据的残差平均值σ实验和σ对照，所述实验组样本数量不少于4组，计算实验组的误差范围[Z实验-σ实验，Z实验+σ实验]；所述对照组样本数量大于1组时，计算对照组的误差范围[Z对照-σ对照，Z对照+σ对照]，所述对照组数量等于1时，对照组的误差范围等于Z对照根据所述实验组和对照组的误差范围的相交情况得出分析结果；

在同一项任务中，若实验组和对照组的误差范围有交集的指标项多于无交集的指标项，则任务的服务设计合理；若实验组和对照组的误差范围有交集的指标项不多于无交集的指标项，则任务的服务设计不合理。

2.根据权利要求1所述的基于眼动、心率变异性和行为的人机实验数据分析方法，其特征在于，所述步骤(12)中扩充数据量的方法为：

(21)将输入的人机实验数据X⁽⁰⁾进行累加，生成一次累加生成序列X⁽¹⁾；所述X⁽⁰⁾＝{x⁽⁰⁾(1),x⁽⁰⁾(2),…,x⁽⁰⁾(n)}，所述X⁽¹⁾＝{x⁽¹⁾(1),x⁽¹⁾(2),…,x⁽¹⁾(n)}，其中n为测得数据个数；

(22)检验X⁽⁰⁾的光滑性和X⁽¹⁾的准指数规律，构建GM(1,1)模型；所述GM(1,1)模型为：

其中a，b为最小二乘估计参数，k表示第k个测得数据，k＝1,2,3…n；

(23)求X⁽⁰⁾的模拟值

将与原始数据X⁽⁰⁾合并为数组X。

3.根据权利要求1所述的基于眼动、心率变异性和行为的人机实验数据分析方法，其特征在于，所述眼动数据分析矩阵E的计算方法为：

(41)建立被试者在脚本任务a_j中的眼动数据集合Q：

Q＝{q_ij(e)},i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,m

其中，e＝{e₁,e₂,…,e_d}为眼动数据指标集合，q_ij(e)为被试者的在脚本任务a_j中实验指标数据，d为指标数据个数，n为被试者人数，m为脚本任务数；

(42)计算单一脚本任务a_j的分析值

其中q_nj(e)为第n个被试者在脚本任务a_j中的实验指标数据；

(43)以m个脚本任务的眼动数据分析值建立矩阵E：

(44)分别计算实验组和对照组的眼动数据分析矩阵E_实验和E_对照。