手持设备三维菜单绩效评估

为了使研究人员能够快速、有效对手持设备的三维菜单设计进行评估,基于Fitts’定律和Hick-Hyman定律,提出了一个预测手持设备三维菜单操作绩效的模型,并用实验验证了该模型的有效性。实验分为两个阶段,第一阶段的实验是为了计算模型中的系数a₁,b₁,a₂,b₂的值,并将其用于实验第二阶段的数据分析;第二阶段的实验是为了验证模型的有效性。并结合AIC（Akaike Information Criterion）准则对该模型与其他模型进行了对比分析。实验结果表明,该模型预测得到的用户操作绩效数据与实验测试得到的绩效数据非常接近（二者相关性为0.914 5）,且通过AIC准则分析表明,该模型最优。因此,该模型是有效的。     

菜单点击绩效模型的建立与验证

为使研究人员能快速对交互系统的菜单设计进行评估,基于Fitts’定律和操纵定律,提出一个预测菜单点击绩效的模型,并用实验验证该模型的有效性。实验分为2个阶段,第1阶段计算模型中的系数值,第2阶段利用该系数值进行实验数据分析。实验结果表明,该模型预测得到的绩效数据与实验测试得到的绩效数据非常接近,两者相关性为0.959,可见其是有效的。     

基于席克定律与费茨定律的菜单可用性研究

针对人机交互界面菜单设计可用性预测问题,以席克定律和费茨定律为建模基础,提出一个全新的菜单交互可用性预测模型。该模型通过设计一种评估用户选择目标菜单项的耗时计算方法,预测对象涵盖从新手到专家所有层次的用户行为。实验结果表明,在用户从新手转换到专家行为的各个阶段,使用该模型预测得到的菜单交互可用性数据与实验测试得到的数据吻合较好,两者相关性达0.968,证明该模型能广泛应用于各类菜单设计过程中的可用性预测工作。     

基于Markov的手机菜单预测模型

手机在接口上存在物理限制,为改善手机接口可用性,将Markov模型应用于手机菜单选择预测,提出一种在手机上预测用户菜单选择的模型.基于用户当前操作,预测出用户下一步最有可能动作,并将该动作对应菜单项目优先显示.采用Windows Mobile平台实践了该方法的电话薄应用,与静态菜单的对比结果表明,基于Markov模型手机菜单预测方法能够有效地提高手机可用性.     

斯涅尔定律数字模型的设计

对斯涅尔定律虚拟实验模型进行了研究,详细介绍了斯涅尔定律虚拟实验模型的开发方法,探讨了开发该实验模型的相关技术,并重点介绍了核心模块的程序设计。利用该模型进行虚拟实验,通过人机交互,可以实现对斯涅尔定律的模拟。     

基于菲茨定律的虚拟现实任意形状选择模型

为了评估虚拟现实（VR）交互界面不同图形设计的点击效率,基于概率菲茨定律提出一种针对虚拟现实情境下指向性任务完成时间的预测方法,并构建了VR任意形状选择模型。首先,根据VR界面设计的实际需求,加入形状对指向性任务完成时间的影响,构建命中概率与任务难度指数的关系函数,将目标质心设为待积分函数的中心点,完成虚拟情境下概率菲茨模型定义。然后,设计实验一以获取改进概率菲茨模型中概率函数的常数项值;在此基础上设计实验二计算改进概率菲茨模型中预测函数的常数项,完成改进概率菲茨模型的构建。最后,以某VR烟草分拣系统实际点击任务对模型进行验证与评估,实验结果表明该模型能够在虚拟情境下对任务完成时间进行良好预测。     

基于菲茨定律的虚拟现实任意形状选择模型

为了评估虚拟现实（VR）交互界面不同图形设计的点击效率，基于概率菲茨定律提出一种针对虚拟现实情境下指向性任务完成时间的预测方法，并构建了VR任意形状选择模型。首先，根据VR界面设计的实际需求，加入形状对指向性任务完成时间的影响，构建命中概率与任务难度指数的关系函数，将目标质心设为待积分函数的中心点，完成虚拟情境下概率菲茨模型定义。然后，设计实验一以获取改进概率菲茨模型中概率函数的常数项值；在此基础上设计实验二计算改进概率菲茨模型中预测函数的常数项，完成改进概率菲茨模型的构建。最后，以某VR烟草分拣系统实际点击任务对模型进行验证与评估，实验结果表明该模型能够在虚拟情境下对任务完成时间进行良好预测。     

基于经验感知的自适应用户界面模型

针对传统自适应界面缺乏自主学习用户交互历史、难以根据用户经验有效预测用户意图的现状,基于认知心理学相关理论,该文提出了基于经验感知的自适应用户界面模型,从界面静态组成元素、动态交互行为和自适应策略三个方面建立了该模型的统一描述,然后研究了自适应界面模型的实现架构、关键技术和建模方法.最后开发了一个个性化的虚拟家居定制原型系统,并进行了实验评估.实验结果表明,该模型能够根据用户交互历史和上下文环境,准确预测用户意图,实时调整界面布局和交互行为以主动地适应用户.     

注意力分配策略对界面任务绩效和视觉行为的影响机制

在工程领域, 作业人员通常需要面对刺激分布不均的复杂信息界面, 并执行相关的交互任务. 作业人员的视觉注意力分配已被证明与任务绩效密切相关, 但对于复杂界面中基于不同信息分配策略的多优先级刺激对作业人员的视觉注意力分配及任务绩效间的潜在联系仍亟待研究. 对此, 本文基于多优先级注意力分配策略实验对作业人员在不同负荷条件下的任务绩效和视觉行为的影响机制展开研究. 实验结果表明, 差异性的分配策略和信息优先级划分提升了任务绩效表现, 不同分配策略和优先级划分条件下的视觉行为存在显著差异, 并受脑力负荷的影响. 该结论能够为人机交互界面的设计和优化提供参考, 从而提高作业人员在任务中的绩效表现.     

基于属性分类建模的电子产品价值评估技术

为缓解传统电子产品价值评估方式高度依赖专业人员的干预,需要频繁更新评估算法,人工工作量过大的问题,提出基于属性分类建模的电子产品价值评估方法。通过将产品属性进行分类,分别建模产品属性与价值评估结果的映射关系,引入时间信息来增强预测结果的时效性,采用一种缓解数据驱动模型冷启动问题的方法,获得更加精准的价值评估结果。通过在真实的手机回收订单数据集上进行的实验,验证了该模型在减少人工干预的同时取得了较高的电子产品价值评估精度。