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申请/专利权人：西安理工大学
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。
主权项：1.基于深度学习算法的人机交互界面信任预测及校准方法，其特征在于，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、根据信任交互设计框架及界面交互信任感的描述方法，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，采用层次分析法确定信任感的度量指标权重；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、根据具体的校准原则，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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 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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