简介:目的:通过对志愿者观看3D影片之后的脑电信号进行主成分分析,选取最能代表立体视觉疲劳度的主成分,运用BP神经网络对疲劳等级进行建模,提高对疲劳度等级的预测准确度。方法:采集15名志愿者观看五部不同3D影片前后的脑电信号,先对脑电信号进行疲劳度分级并选取特征通道;再对特征通道的脑电信号进行主成分分析选取影响最大的特征主成分,利用BP神经网络进行建模,根据建立的模型对立体视觉引起的疲劳等级进行预测,将预测结果与已知的疲劳等级进行对比。结果:根据文献中的疲劳等级将实验结果分成三个等级;据累计贡献率超过90%选取的前四个主成分建立的预测模型,准确度达95.4%。结论:运用主成分分析和BP神经网络的方法对立体视觉疲劳度进行预测,预测准确度较高,与直接根据脑电特征参数建立模型的方式相比简便和准确,这一方法对立体视觉引起的疲劳度分级及预测提供了新的思路。
简介:<正>2005年9月8日,由华夏英才杂志社、科学导报·新英才周刊发起与中国质量协会、中国汽车工业协会市场贸易委员会、中国环境保护产业协会、上海汽车协会共同主办的一年一度"2005首届中国汽车品牌顾客满意度调查活动"在北京正式宣布启动。这项活动被誉为"中国汽车业的J.D.PowerAsiaPacific。"这次活动是以"维护消费者合法权益,促进汽车业健康发展,建立科学而具有公信力的中国汽车品牌顾客满意度测评体系,积极地引导汽车市场的消费行为"作为评选宗旨的。活动确定"合作、交流、促进、发展"为主题,以"我买车、我评选"为口号,据了解这一独特的测评形式在汽车领域尚属首次。目的就是要站在消费者利益角度衡量上市车辆品质与服务,使更多车主的利益得到保障。访问对象拥有或使用的汽车是1999年1月1日以后出厂的。
简介:探讨石墨炉原子吸收光谱法测定乳珍胶囊样品中铅的测量不确定度评定的方法。用原子分光光度计测定乳珍胶囊样品中的铅含量,根据数学模型从样品称量、样品定容、标准储备液配制、标准曲线线性回归方程和重复测量5个方面进行测量不确定度的计算。对于铅的含量为1.25mg,kg乳珍胶囊样品,其测量不确定度为0.052mg/kg。