第1章 绪论
1.1 视觉显示终端作业的产生
1.1.1 视觉显示终端作业的概念
1.1.2 VDT作业的诞生及发展
1.1.3 我国VDT作业的发展及现状
1.2 VDT作业的类型与特征
1.2.1 VDT作业的类型
1.2.2 VDT作业的特征
1.3 人机交互型VDT持续作业系统
1.3.1 人机交互型VDT作业的概念
1.3.2 人机交互型VDT持续作业系统的特征
1.4 人机交互型VDT持续作业研究的发展历程
1.4.1 人机交互型VDT持续作业研究的发展阶段
1.4.2 人机交互型VDT持续作业绩效研究现状
1.4.3 我国人机交互型VDT持续作业的研究现状
1.5 本书的研究方法和内容
1.5.1 研究方法
1.5.2 研究内容
第2章 人机交互型VDT持续作业脑力负荷综合评价
2.1 脑力负荷及测量
2.1.1 脑力负荷的概念
2.1.2 脑力负荷测量
2.2 人机交互型VDT持续作业脑力负荷综合评价指标体系
2.2.1 评价指标初选
2.2.2 实验方案I设计
2.2.3 主观评价指标信度分析
2.2.4 主观评价指标效度分析
2.2.5 生理指标和绩效指标效度分析
2.2.6 脑力负荷综合评价指标体系
2.3 人机交互型VDT持续作业脑力负荷综合评价-
2.3.1 脑力负荷综合评价模型
2.3.2 基于性别的脑力负荷比较分析
2.4 人机交互型VDT持续作业脑力负荷的纵向评价
2.4.1 实验方案II设计
2.4.2 评价指标时间变化敏感度分析
2.4.3 评价指标时间变化规律分析
2.4.4 NAR神经网络预测模型
2.4.5 脑力负荷评价指标NAR神经网络预测模型
2.4.6 脑力负荷纵向动态评价
2.4.7 模型检验
2.5 本章小结
第3章 人机交互型VDT持续作业绩效
3.1 VDT作业绩效
3.1.1 作业绩效指标
3.1.2 脑力负荷与作业绩效关系的研究现状
3.2 人机交互型VDT持续作业脑力负荷与作业绩效的关系研究
3.2.1 实验说明
3.2.2 基于性别的作业绩效差异分析
3.2.3 脑力负荷与作业绩效的关系分析
3.2.4 任务特征对作业绩效的影响分析
3.3 基于模式识别的人机交互型VDT持续作业绩效预测模型
3.3.1 实验说明
3.3.2 作业绩效预测
3.3.3 BP神经网络模式识别技术
3.3.4 脑力负荷模式识别BP神经网络
3.3.5 训练脑力负荷模式识别神经网络
3.3.6 任务正确率预测模型
3.3.7 正确反应时预测模型
3.3.8 模型检验
3.4 人机交互型VDT持续作业绩效动态评估
3.4.1 研究现状
3.4.2 实验说明
3.4.3 作业时间对脑力负荷评价指标的影响特征
3.4.4 作业绩效在性别和持续时间因素下的差异分析
3.4.5 基于脑力负荷模式识别的作业绩效动态评估
3.4.6 方法检验
3.5 本章小结
第4章 人机交互型VDT持续作业自适应工作时间制度
4.1 人机交互型VDT持续作业工间休息制度
4.1.1 工间休息制度
4.1.2 人机交互型VDT持续作业工间休息制度的相关研究
4.2 人机交互型VDT持续作业疲劳评价指标体系
4.3 实验方案III设计
4.4 人机交互型vDT持续作业疲劳的模糊综合评价
4.4.1 模糊隶属函数
4.4.2 男性疲劳评价指标模糊隶属函数
4.4.3 女性疲劳评价指标模糊隶属函数
4.4.4 指标权重的确定
4.4.5 作业疲劳的模糊综合评价模型
4.5 人机交互型VDT持续作业自适应工间休息制度
4.5.1 作业绩效的时间拐点
4.5.2 男性自适应工间休息制度设计
4.5.3 女性自适应工间休息制度设计
4.5.4 自适应工间休息自查量表
4.5.5 方法检验
4.6 本章小结
第5章 人机交互型VDT持续作业管理
5.1 人机交互型VDT持续作业绩效影响因素分析
5.1.1 行为形成因子
5.1.2 人机交互型VDT持续作业行为形成因子
5.2 人机交互型VDT持续作业行为形成因子影响关系分析
5.2.1 DEMATEL方法
5.2.2 PSF影响关系图
5.2.3 PSF影响矩阵
5.2.4 行为形成因子因果图
5.2.5 灵敏度分析
5.3 基于关键因子分析的人机交互型VDT持续作业管理
5.3.1 作业者管理
5.3.2 作业任务管理
5.3.3 作业组织管理
5.3.4 作业环境管理
5.3.5 作业辅助因素管理
5.4 本章小结
参考文献
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