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    基于主成分分析法的艦炮武器人機(jī)交互性能評(píng)估*

    2018-04-19 11:43:50王立紅馮士民
    火力與指揮控制 2018年3期
    關(guān)鍵詞:艦炮人機(jī)界面貢獻(xiàn)率

    王立紅,馮士民

    (解放軍92941部隊(duì),遼寧 葫蘆島 125001)

    0 引言

    武器裝備的人機(jī)交互性能直接影響到系統(tǒng)反應(yīng)時(shí)間及作戰(zhàn)效能[1-2],在新型艦炮武器試驗(yàn)與鑒定中,相關(guān)文件[3]已提出對(duì)艦炮武器系統(tǒng)人機(jī)交互性能考核的要求,而靶場(chǎng)對(duì)艦炮武器人機(jī)交互性能的評(píng)估還處于探索階段。艦炮武器采用的交互設(shè)備主要是計(jì)算機(jī)顯示屏、操縱桿、跟蹤球等,是一種“人適應(yīng)機(jī)”的交互方式。雖然武器裝備人機(jī)交互技術(shù)基本停留在圖形交互界面階段[4],但傳統(tǒng)對(duì)人機(jī)界面的定性評(píng)估并不能滿足新型艦炮武器試驗(yàn)鑒定需求。本文提出了基于主成分分析的人機(jī)交互性能評(píng)估方法,這種方法以主成分貢獻(xiàn)率來確定指標(biāo)權(quán)重,用較少的變量去解釋原來資料中的大部分參數(shù)信息,并將許多相關(guān)性很高的變量轉(zhuǎn)化成彼此相互獨(dú)立或不相關(guān)的變量,是解決定性問題定量化的一種行之有效的方法。

    對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的綜合評(píng)價(jià),要設(shè)置合理適宜的指標(biāo)體系,復(fù)雜系統(tǒng)的多屬性要求設(shè)置反映不同側(cè)面的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在艦炮武器試驗(yàn)與鑒定相關(guān)文件并未明確和細(xì)化人機(jī)交互性能的考核指標(biāo),所以首先要根據(jù)艦炮武器人機(jī)交互性能及人機(jī)界面現(xiàn)狀分析,建立科學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,確定評(píng)估數(shù)據(jù)。

    1 人機(jī)交互性能評(píng)估指標(biāo)確定

    1.1 艦炮武器系統(tǒng)人機(jī)交互性能特點(diǎn)分析

    在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、自動(dòng)化技術(shù)支持下,艦炮武器系統(tǒng)人機(jī)界面提供系統(tǒng)最佳工作方式、作戰(zhàn)指揮輔助決策和綜合操控能力,主要理念是以操控者為中心,圍繞突出顯示作戰(zhàn)重要信息,強(qiáng)化作戰(zhàn)功能一鍵操控,如圖1所示。操控設(shè)備采用標(biāo)準(zhǔn)化硬件模塊,便于不同系統(tǒng)剪裁增添;顯示界面分區(qū)采用模塊化組件,既便于軟件開發(fā)又便于使用人員操控使用;做到操控模塊硬件標(biāo)準(zhǔn)化、操控流程標(biāo)準(zhǔn)化、名詞術(shù)語(yǔ)定義標(biāo)準(zhǔn)化及顯示方式標(biāo)準(zhǔn)化。作戰(zhàn)信息顯示不僅采用圖文彩色,而且伴隨聲、光、電等多種媒體,突出重要信息顯示與告警,故障檢測(cè)到可更換插件板[4]。

    1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)確定

    國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織認(rèn)為,人機(jī)界面可用性是指當(dāng)用戶在特定的環(huán)境中使用產(chǎn)品完成具體任務(wù)時(shí),交互過程的有效性、交互效率和用戶滿意度[5]。人機(jī)界面操控易用性是反映武器操控效率的綜合指標(biāo),體現(xiàn)了武器綜合操控性能,主要包括使用有效果、工作效率高、出錯(cuò)率低及易于學(xué)習(xí)等方面[6]。界面易理解,操作人員獲取界面有用信息的時(shí)間越少,人機(jī)交互效率越高;界面易操作,人機(jī)對(duì)話響應(yīng)時(shí)間快,顯示速率高,對(duì)話效率高,同時(shí)誤操作越少。

    通過對(duì)上述艦炮武器人機(jī)交互性能及人機(jī)界面特點(diǎn)分析,結(jié)合主成分分析法的應(yīng)用需求,確定用戶滿意度、色彩應(yīng)用、屏幕布局、聯(lián)機(jī)幫助,錯(cuò)誤處理,可記性、冗余間隔、出錯(cuò)頻率、交互效率及任務(wù)簡(jiǎn)易度等10個(gè)要素作為人機(jī)交互性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

    2 評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)采集及標(biāo)準(zhǔn)化處理

    2.1 數(shù)據(jù)采集

    在試驗(yàn)鑒定過程中,首先根據(jù)該型武器系統(tǒng)人機(jī)交互性能擬定人機(jī)界面測(cè)試方案,然后請(qǐng)多個(gè)專家進(jìn)行測(cè)試并打分,收集并記錄各評(píng)價(jià)指標(biāo)考核得分?jǐn)?shù)據(jù)。本文以8位專家為例,采用百分制進(jìn)行測(cè)試打分,采集到的原始數(shù)據(jù)如表1所示。

    表1 各評(píng)價(jià)指標(biāo)考核得分?jǐn)?shù)據(jù)表

    2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

    主成分分析法的模型通式為:

    式中,X為標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣,at為X的相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征向量,F(xiàn)t是第t個(gè)主成分量[7]。

    由式(1)可知:在主成分分析中,為了解決各指標(biāo)間的相關(guān)性問題,首先要對(duì)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。這里基于數(shù)據(jù)的平均值方差對(duì)表1的原始指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣Y作標(biāo)準(zhǔn)化處理,即對(duì)每一個(gè)指標(biāo)分量作標(biāo)準(zhǔn)化變換,得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣X。具體變換公式為:

    采用上述標(biāo)準(zhǔn)化變換后,可獲得標(biāo)準(zhǔn)化矩陣X數(shù)據(jù)如下頁(yè)表2所示。

    表2 標(biāo)準(zhǔn)化矩陣數(shù)據(jù)表

    3 確定主成分

    在主成分分析中,求各主成分的關(guān)鍵是求特征值及其相應(yīng)的特征向量,主成分分析以較少的m個(gè)指標(biāo)代替了原來的p個(gè)指標(biāo)對(duì)評(píng)估問題進(jìn)行分析,這給綜合評(píng)估的開展帶來很大方便[8]。

    3.1 求相關(guān)矩陣的特征值與特征向量

    標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣X的相關(guān)系數(shù)矩陣R為:

    式中rij是第i個(gè)指標(biāo)與第j個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù),其計(jì)算公式為:

    表3 相關(guān)系數(shù)矩陣數(shù)據(jù)表

    根據(jù)表3數(shù)據(jù),用Matlab語(yǔ)言編程,可求得相關(guān)矩陣的特征值t與特征向量at。由于篇幅有限,本文只列出特征值結(jié)果,按1≥2≥…≥t≥0 大小排序的結(jié)果如下:1=4.172 8,2=3.181 9,3=1.627 8,4=0.531 85=0.296 2,6=0.158 37=0.031 2。

    3.2 確定主成分

    為合理選擇少數(shù)幾個(gè)主成分來有效地描述原來p個(gè)指標(biāo)所構(gòu)成的一組樣本,要引入主成分貢獻(xiàn)率的概念及其計(jì)算方法。設(shè)t為相關(guān)矩陣R的第t個(gè)特征值,則

    式(7)中的Bt可有效表示第t個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率,該數(shù)值越大則表明第t個(gè)主成分綜合信息的能力越強(qiáng)。另外,令pt表示前t個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率(前P個(gè)主成分方差占總體方差的比例),其計(jì)算表達(dá)式為:

    根據(jù)式(7)和式(8),用Matlab語(yǔ)言編程可求得7個(gè)特征值對(duì)應(yīng)的主成分的貢獻(xiàn)率及累積貢獻(xiàn)率,如下頁(yè)表4所示。

    在本問題中,若前t個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率超過85%,則認(rèn)定采用前t個(gè)主成分來描述原樣本所含信息量已可達(dá)到評(píng)估要求,前t個(gè)主成分稱為公共因子[9]。根據(jù)表4中各主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率,按置信度大于85%的要求,可確定主成分?jǐn)?shù)量為3,累計(jì)貢獻(xiàn)率為89.82%。

    表4 主成分貢獻(xiàn)率表

    表5 各指標(biāo)權(quán)重?cái)?shù)據(jù)表

    4 綜合評(píng)價(jià)

    4.1 確定各指標(biāo)的權(quán)重

    n個(gè)變量(10個(gè)指標(biāo))在第i個(gè)公共因子上的荷載向量為:

    第j個(gè)變量在全部t個(gè)公共因子上荷載的平方和叫變量的公共度[9],變量的公共度Hj的大小反映了各原始指標(biāo)對(duì)選出的主成分所起的作用。即反映了各原始指標(biāo)的重要程度。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

    比較n個(gè)變量的公共度,可知哪一個(gè)變量在公共度方面起的作用大。所以可以把每個(gè)變量的公共度分別歸一化作為該變量的權(quán)重。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

    根據(jù)式(9)用 Matlab 語(yǔ)言編程可求得 F1、F2、F33個(gè)主成分載荷向量。根據(jù)式(10)和式(11),用Matlab語(yǔ)言編程可求得10個(gè)指標(biāo)的公共度及權(quán)重,如表5所示。

    4.2 綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

    每個(gè)專家對(duì)各指標(biāo)數(shù)據(jù)的綜合評(píng)價(jià)模型為:

    根據(jù)式(12),用Matlab語(yǔ)言編程,可求得8個(gè)專家對(duì)各指標(biāo)數(shù)據(jù)的綜合評(píng)價(jià)。如下:Z1=78.13,Z2=77.41,Z3=76.63,Z4=76.77,Z5=77.79,Z6=75.16,Z7=74.59,Z8=73.66。

    最后,按照求均值的方法可得評(píng)定結(jié)果為:

    其中M大小表明人機(jī)交互性能的優(yōu)劣程度,M越大人機(jī)交互性能越好。

    4.3 比對(duì)驗(yàn)證

    根據(jù)表1數(shù)據(jù),采用傳統(tǒng)求均值方法可求得8個(gè)專家對(duì)各指標(biāo)數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)結(jié)果如下:Z01=77.9,Z02=77.2,Z03=76.4,Z04=76.3,Z05=77.5,Z06=74.9,Z07=74.5,Z08=73.3。

    傳統(tǒng)求均值法最后的評(píng)價(jià)結(jié)果為:

    將傳統(tǒng)求均值法評(píng)價(jià)結(jié)果M0=76與主成分分析法評(píng)價(jià)結(jié)果M=76.3進(jìn)行比對(duì),可以看出兩者結(jié)果的一致性,但主成分分析法結(jié)果精度更高。

    基于主成分的艦炮武器人機(jī)界面多指標(biāo)可用性綜合評(píng)價(jià)方法,在實(shí)現(xiàn)變量降維的同時(shí),在保證信息丟失最小的前提下,設(shè)法將原來眾多相關(guān)性的指標(biāo)重新組合成一組新的互相無(wú)關(guān)的綜合指標(biāo),同時(shí)根據(jù)實(shí)際需要從中選取較少的幾個(gè)綜合指標(biāo)盡可能多的反映原有指標(biāo)的信息,避免傳統(tǒng)均值方法中指標(biāo)的相關(guān)性及人為確定權(quán)重的主觀性問題,提高評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。

    5 結(jié)論

    本文將主成分分析法應(yīng)用到艦炮武器人機(jī)交互性能試驗(yàn)與評(píng)定中,實(shí)現(xiàn)對(duì)定性問題的定量評(píng)價(jià)。與傳統(tǒng)求均值方法相比,該方法避免了人為確定權(quán)重的主觀性及各指標(biāo)間存在相關(guān)性的問題,使評(píng)估結(jié)果更加科學(xué)準(zhǔn)確。有效避免由軟件功能和可靠性方面潛在的錯(cuò)誤和缺陷而給作戰(zhàn)使用帶來的隱患,增強(qiáng)產(chǎn)品可用性和交互效率,保證系統(tǒng)在復(fù)雜多變的作戰(zhàn)使用環(huán)境中易用性和可靠性。

    參考文獻(xiàn):

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