【摘 要】
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提出一种基于支持向量回归机(SVR)的操纵装置操纵力舒适性预测方法。将操纵力以及人体生理参数作为预测的输入,分别映射到劳动强度和感知强度两个评价指标,在此基础上建立基
【基金项目】
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合肥工业大学仪器设备资助项目(Z200809)
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提出一种基于支持向量回归机(SVR)的操纵装置操纵力舒适性预测方法。将操纵力以及人体生理参数作为预测的输入,分别映射到劳动强度和感知强度两个评价指标,在此基础上建立基于SVR的操纵力舒适性评价模型,输出人体的综合舒适度指标。以变速杆为例,通过模拟变速杆的操纵过程,获取相应的预测样本数据,利用支持向量回归机建立的操纵力舒适性预测模型进行预测,结果显示这一预测方法优于RBF神经网络的预测模型。
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