|

Метод нейро-нечеткой оценки пригодности использования графического интерфейса пользователя

Авторы: Корвяков В.П. Опубликовано: 12.10.2016
Опубликовано в выпуске: #5(110)/2016  
DOI: 10.18698/0236-3933-2016-5-61-74

 
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей  
Ключевые слова: графический интерфейс пользователя, пригодность использования, нечеткая логика, искусственная нейронная сеть, закон Фиттса

Описан метод нечеткой оценки пригодности использования графических интерфейсов пользователя на базе измерений отдельных ее компонентов. В качестве аспектов пригодности использования рассмотрены эффективность, основанная на законе Фиттса, и оценка удовлетворенности пользователя с помощью однослойного перцептрона, обученного на экспертных данных. Модель взаимодействия человека с компьютером формализована с помощью ориентированного графа. Приведен пример оценки пригодности использования различных вариантов интерфейса выдачи управляющего воздействия бортовой вычислительной системе космического аппарата.

Литература

[1] ГОСТ Р ИСО 9241-11-2010. Эргономические требования к проведению офисных работ с использованием видеодисплейных терминалов (VDT). Ч. 11. Руководство по обеспечению пригодности использования. М.: Стандартинформ, 2011. 28 с.

[2] Fitts P.M. The information capacity of the human motor system in controlling the amplitude of movement // Journal of Experimental Psychology. 1954. Vol. 47 (6). P. 381-391.

[3] Beamish D., Bhatti S., Chubbs S., MacKenzie S., Wu J., Jing Z. Estimation of psychomotor delay from the Fitts’ law coefficients // Biological Cybernetics. 2009. Vol. 101. Iss. 4. P. 279-296.

[4] Раскин Д. Интерфейс: новые направления в проектировании компьютерных систем; пер. с англ. СПб.: Символ-Плюс, 2004. 272 с.

[5] ГОСТ 22269-76. Система "Человек-машина". Рабочее место оператора. Взаимное расположение элементов рабочего места. Общие эргономические требования. М.: Изд-во стандартов, 1988. 4 с.

[6] Oztekin A., Kong Z., Uysal O. UseLearn: A novel checklist and usability evaluation method for eLearning systems by criticality metric analysis // International Journal of Industrial Ergonomics. 2010. Vol. 40. P. 455-469.

[7] Oztekin A., Delen D., Turkyilmaz A., Zaim S. A machine learning-based usability evaluation method for eLearning systems // Decision Support Systems. 2013. Vol. 56. P. 63-73.

[8] Korvald C., Kim E., Reza H. Evaluation and implementation of machine learning techniques in usability testing for web sites // Proceedings of the 47th Annual Midwest Instruction and Computing Symposium, April 2014. Verona, WI. URL: http://micsymposium.org/mics2014/ProceedingsMICS_2014/mics2014_submission_23.pdf (дата обращения: 14.10.2015).

[9] Мясников А.С. Система поддержки принятия решения о покупке автомобиля // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2009. № 1. URL: http://technomag.neicon.ru/doc/113752.html

[10] Кузнецов М.А., Исаев Е.А. Оценка привлекательности расположения жилого здания в городском массиве // Известия ВолгГТУ. Сер. Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах. 2015. № 2 (157). С. 122-127.

[11] Fuzzylite. A fuzzy logic control library and application. URL: http://www.fuzzylite.com (дата обращения: 21.07.2015).

[12] Rada-Vilela J. Fuzzylite: A fuzzy logic control library in C++ // Proceedings of the Open Source Developers Conference. Oct. 2013, Auckland, New Zeland. URL: http://fuzzylite.googlecode.com/files/fuzzylite-3.1.pdf (дата обращения: 12.10.2015).