Пояснительная записка к контрольно-курсовой работе по курсу «Человеко-машинное взаимодействие»

Министерство образования и науки РФ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Тульский государственный университет» Кафедра АТМ Пояснительная записка к контрольно-курсовой работе по курсу «Человеко-машинное взаимодействие» Выполнил студент гр. 230661: Хиндикайнен А.С. Проверил к.т.н., доцент каф. АТМ Грачев А. Н. Тула 2010 Содержание Исследование информационных характеристик человека-оператора при решении задач вынужденного выбора в отсутствии ограничений по времени При определении среднего времени реакции на 10 равновероятных стимулов, с заданной точностью необходимо найти ряд статистических параметров получаемой в ходе эксперимента выборки, которые позволят определить меру изменчивости получаемых результатов. Зная меру изменчивости и требуемую степень уверенности, мы сможем найти минимально необходимое количество опытов для достижения заданной точности как где – параметр границ уверенности, при степени уверенности принимающий значение ; – мера изменчивости ряда измеренных значений времени реакции, %; – требуемый показатель точности, %. В свою очередь, мера изменчивости определяется как где – среднеквадратическое отклонение ряда значений времени реакции; – среднее арифметическое ряда значений времени реакции. Чтобы найти меру изменчивости, проведем контрольный эксперимент, состоящий из 20 замеров ВР. Результаты эксперимента приведены ниже в таблице 1. Таблица 1 – Результаты проведения контрольного эксперимента Полученный в ходе контрольного эксперимента ряд значений ВР обладает достаточно малой мерой изменчивости, что в результате дает фактический показатель точности . Таким образом, выбранное число опытов позволяет достичь требуемого уровня точности. Теперь, когда мы знаем необходимое число опытов, обеспечивающих заданную точность измерения ВР, мы можем провести серию экспериментов с различным количеством предъявляемых стимулов: от 2 до 10 с шагом 1. Результаты этих экспериментов запишем в таблицу 2 и 3. Количество стимулов Время реакции, мс 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 2 59 75 72 73 79 79 75 75 71 71 72 73 76 70 70 73 71 67 74 70 3 73 74 74 76 79 81 79 74 71 72 73 75 74 71 69 67 67 67 66 62 4 85 79 83 72 68 70 69 71 69 69 72 72 63 70 74 63 73 74 74 70 5 67 74 72 74 74 74 69 69 77 72 68 68 86 76 68 77 70 73 74 68 6 74 67 71 77 66 80 79 77 71 77 76 72 76 77 74 68 80 70 71 77 7 72 73 77 72 75 73 87 75 76 70 75 78 69 74 75 65 68 74 71 74 8 83 73 84 79 71 78 68 63 83 71 70 72 73 72 75 73 81 82 74 75 9 71 80 82 74 73 76 77 78 87 76 80 85 81 77 79 72 80 76 69 73 10 87 67 85 78 94 74 74 83 75 75 76 75 72 75 77 76 75 78 78 92 Таблица 2 – Экспериментальные данные Количество стимулов Количество опытов Количество информации Среднее время реакции Дисперсия Мера изменчивости Показатель точности 2 20 1,00 0,7255 0,0012 4,81% 2,11% 3 20 1,58 0,7105 0,0017 5,74% 2,51% 4 20 2,00 0,7230 0,0040 8,76% 3,84% 5 20 2,32 0,7245 0,0021 6,34% 2,78% 6 20 2,58 0,7405 0,0021 6,13% 2,69% 7 20 2,81 0,7365 0,0021 6,24% 2,73% 8 20 3,00 0,7500 0,0038 8,21% 3,60% 9 20 3,17 0,7730 0,0045 8,68% 3,80% 10 20 3,32 0,7830 0,0079 11,38% 4,99% Таблица 3 – Расчётные данные для построения линий регрессий Хика Построим теперь модель взаимосвязи между временем реакции пользователя и количеством поступающей информации . Закон Хика говорит о том, что в общем виде имеется линейная зависимость между этими двумя величинами, представленная следующим выражением: Задача построения такой модели сводится к отысканию значений двух ее параметров:  и . Применяя метод наименьших квадратов (МНК), найдем коэффициенты модели и . где – число серий опытов, из которых состоял эксперимент; – количество информации; – среднее арифметическое ряда ; – среднее арифметическое ряда ; ; Найденные таким образом оценки и можно использовать для построения модели, позволяющей предсказывать время реакции в зависимости от количества поступающей оператору информации. В таблице 3 приведены расчётные параметры модели, построенной методом наименьших квадратов. График этой модели представлен на рисунке 1. N 9 2,42 0,74 4,79 0,0245 0,682 Таблица 3 – Расчетные параметры МНК-модели регрессии Из приведенного графика видно, что найденная модель довольно хорошо аппроксимирует полученные в результате эксперимента данные: график уравнения регрессии находится в области допустимых отклонений для всех отсчетов измеренных средних ВР, кроме первого. Для того чтобы улучшить эту модель прибегнем к методу взвешенных наименьших квадратов. Весами для каждого слагаемого будет выступать величина обратная дисперсии соответствующего измерения, что позволит уменьшить влияние измерений с большей величиной ошибки. Веса будем вычислять по формуле: где - дисперсия времени реакции , вычисленная по результатам -ой серии опытов. Тогда: , , В таблице 4 приведены расчётные параметры модели, построенной методом взвешенных наименьших квадратов. График этой модели представлен на рисунке 1. N 9 2,11 0,72 6,85*10^5 0,013 0,703 Таблица 4 – Расчетные параметры взвешенной МНК-модели регрессии Вторая модель оказалась так же достаточно точной: ее график укладывается в допустимые вариационные значения всех серий экспериментов. В целом, можно сказать что построенные модели удачны и могут быть использованы для предсказания времени реакции оператора на событие в зависимости от объема информации. Рисунок 1 – Графики зависимости среднего ВР от количества информации Погрешности построения связаны с тем, что используемая линейная модель не может учитывать всех аспектов реакции оператора. С другой стороны, модели соответствуют предъявленным к ним требованиями относительно точности и доверия, поэтому их следует признать удачными. В целом мы получили экспериментальное подтверждение того, что закон Хика выполняется: между количеством информации поступающей оператору и временем реакции, которое требуется, чтобы на эту информацию соответствующим образом среагировать, существует линейная пропорциональная зависимость. Это очень важное наблюдение, которое может использоваться для оценки нагрузки на оператора и подготовленности.

Похожие:

	Пояснительная записка к курсовой работе по дисциплине «Интеллектуальные подсистемы сапр» Пояснительная записка к курсовой работе 10 страниц, 2 рисунка, 1 таблица, 3 источника		Анализ и проектирование на uml информационная система автосервиса... В настоящее время ЭВМ широко применяется во многих отраслях деятельности человека. Ни одно учреждение не может обойтись в своей работе...
	Анализ и проектирование на uml информационная система автосервиса... В настоящее время ЭВМ широко применяется во многих отраслях деятельности человека. Ни одно учреждение не может обойтись в своей работе...		Пояснительная записка курсовой работе по теме: «Кроссплатформенная...
	Пояснительная записка к курсовой работе по дисциплине «Теория электрической связи» Целью курсовой работы является получение навыков по вычислению параметров системы связи, анализу полученных результатов, а также...		Пояснительная записка к курсовой работе по курсу «Теория языков программирования... В тоже время ни одна программа написанная на яп не может быть непосредственно выполнена машиной – перед этим необходимо выполнить...
	Пояснительная записка к курсовой работе по дисциплине «Алгоритмизация... Сеть книжных магазинов. – Челябинск: юурГУ, ЭиП-208, 2012. – 50 с., 13 ил., 1 прил		Тема работы: Применение метода бритва Оккама в задачах машинного обучения Пояснительная записка к курсовой работе: 22 страницы, 4 рисунка, 9 источников, 5 приложений
	Пояснительная записка к курсовой работе по дисциплине «технологии программирования» Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Российский химико-технологический университет		Пояснительная записка к курсовой работе по курсу «Теория языков программирования... Язык программирования — формальная знаковая система, предназначенная для записи компьютерных программ. Язык программирования определяет...