从操纵者人机交互过程中肌肉生理信号角度出发,针对目前操纵舒适性评价方法的不足,提出一种基于肌肉生理信号特征参数,运用正则化RBF网络,对人机交互操纵舒适性进行评价的方法。以典型人机交互过程驾驶操作系统为例,进行实验与数据统计,通过正则化RBF网络对实验测得的操纵者肌肉生理信号特征参数和主观舒适度评分构成的样本进行学习和训练,建立操纵舒适性评价模型。实验结果验证了该方法的可行性和合理性。

发动机装配过程作为制造业生产过程中的重要环节, 在实际运行中会产生大量的实时数据信息, 伴随而来的是对信息进行分析处理和实现信息交互的需求.由于发动机装配过程存在设备类型繁多、 装配信息多源、 装配信息实时响应不足和缺乏可靠的信息系统等问题.文中从这一需求出发, 针对发动机装配过程中存在的上述问题,以发动机装配过程数据挖掘为主要研究内容, 通过对装配过程、 CPS和数据挖掘的研究, 构建了基于CPS的装配过程数据挖掘系统.