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智能车载系统满意度测试评价方法研究及应用
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智能车载系统满意度测试评价方法研究及应用
论文目录
 
中文摘要第1-4页
英文摘要第4-9页
1 绪论第9-19页
　　1.1 研究背景第9-11页
　　1.2 研究现状第11-14页
　　　　1.2.1 汽车人机交互发展现状第11-12页
　　　　1.2.2 汽车人机交互的测试评价研究现状第12-13页
　　　　1.2.3 满意度的测量方法研究现状第13-14页
　　1.3 研究意义第14-16页
　　　　1.3.1 存在问题第14页
　　　　1.3.2 研究目的及意义第14-16页
　　1.4 研究内容第16-19页
2 用户行为认知与满意度客观测量理论基础第19-27页
　　2.1 满意度与情绪第19-20页
　　　　2.1.1 满意度定义第19-20页
　　　　2.1.2 满意度与情绪联系第20页
　　2.2 认知与情绪理论第20-24页
　　　　2.2.1 认知理论第21页
　　　　2.2.2 情绪理论第21-22页
　　　　2.2.3 情绪产生过程第22-24页
　　2.3 基于客观指标的满意度测量理论模型第24-25页
　　　　2.3.1 满意度的客观测量原理第24-25页
　　　　2.3.2 基于客观指标的满意度测量理论模型第25页
　　2.4 本章小结第25-27页
3 满意度测试评价方法与关键技术第27-41页
　　3.1 满意度客观测量指标第27-32页
　　　　3.1.1 指标选择第27-29页
　　　　3.1.2 眼动指标第29-30页
　　　　3.1.3 表情指标第30-31页
　　　　3.1.4 绩效指标第31页
　　　　3.1.5 主观指标第31-32页
　　3.2 主客观联合测试评价方法第32-36页
　　　　3.2.1 被试招募第32-34页
　　　　3.2.2 测试场景搭建第34-35页
　　　　3.2.3 主客观数据采集第35-36页
　　3.3 建模技术第36-39页
　　　　3.3.1 神经网络第36-38页
　　　　3.3.2 支持向量回归第38-39页
　　3.4 本章小结第39-41页
4 主客观联合用户满意度测试实验第41-49页
　　4.1 实验对象第41-42页
　　4.2 被试招募第42-43页
　　　　4.2.1 招募标准第42页
　　　　4.2.2 被试招募第42-43页
　　4.3 实验场景搭建第43-45页
　　　　4.3.1 实验设备第43-44页
　　　　4.3.2 测试任务第44-45页
　　4.4 实验流程第45-47页
　　　　4.4.1 预备阶段第45-46页
　　　　4.4.2 设备调试第46页
　　　　4.4.3 任务操作第46-47页
　　　　4.4.4 填写问卷第47页
　　4.5 本章小结第47-49页
5 满意度测量模型的建立与验证第49-69页
　　5.1 数据预处理第49-52页
　　　　5.1.1 数据清洗第50-51页
　　　　5.1.2 归一化第51-52页
　　5.2 相关分析第52-55页
　　　　5.2.1 相关图第52页
　　　　5.2.2 相关系数第52-55页
　　5.3 数据建模第55-65页
　　　　5.3.1 建模工具第56-57页
　　　　5.3.2 数据集划分第57-58页
　　　　5.3.3 特征选择与模型评价指标第58-59页
　　　　5.3.4 神经网络模型第59-62页
　　　　5.3.5 支持向量回归模型第62-64页
　　　　5.3.6 模型选择第64-65页
　　5.4 模型验证第65-68页
　　　　5.4.1 验证实验第65-66页
　　　　5.4.2 实验数据第66-67页
　　　　5.4.3 验证结果第67-68页
　　　　5.4.4 误差分析第68页
　　5.5 本章小结第68-69页
6 满意度测量模型应用第69-75页
　　6.1 测试过程第69-71页
　　　　6.1.1 测试对象第69页
　　　　6.1.2 被试招募第69-70页
　　　　6.1.3 测试场景第70页
　　　　6.1.4 测试任务第70-71页
　　6.2 问题查找第71-72页
　　　　6.2.1 用户查找第71页
　　　　6.2.2 问题定位第71-72页
　　6.3 设计及评价第72-73页
　　　　6.3.1 设计改进第72-73页
　　　　6.3.2 测试评价第73页
　　6.4 本章小结第73-75页
7 结论与展望第75-77页
　　7.1 结论第75页
　　7.2 展望第75-77页
致谢第77-79页
参考文献第79-85页
附录第85页
A 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第85页
B 作者在攻读硕士学位期间参与的主要项目第85页
C 作者在攻读硕士学位期间取得的成果第85页

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