[发明专利]基于RBF神经网络人机性能感知评价预测方法及系统有效
| 申请号： | 202010744563.7 | 申请日： | 2020-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN111898205B | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 宋学伟;丁淳;奚昆;高振海;胡宏宇;高菲;李明月 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15;G06F30/20;G06N3/08;G06N3/04;A61B5/389;A61B5/397;A61B5/00 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 李冉 |
| 地址： | 130000 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于RBF神经网络人机性能感知评价预测方法及系统，该方法综合利用试验与仿真手段，采集驾驶员在转向、制动、加速工况下相关肌群的表面肌电信号和相对应的主观不舒适度评价，以操纵过程中的最大肌肉激活度和主观不舒适度评价构建操纵舒适性评价模型，并运用仿真模型和预测评价模型，通过仿真正交实验筛选人机布置参数，向驾驶员推荐符合人机舒适性的人机布置。该方法可以辅助汽车设计人员进行方案的设计和选择，在车型产品开发中做出关键决策；也可以向驾驶人群和个体推荐符合人机舒适性及生理特性的最优操纵单元参数布置范围，提升汽车驾驶操纵的舒适性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 rbf 神经网络 人机 性能 感知 评价 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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