人机界面的模糊多层次综合评价_罗爱民

mi n( 1, 1 - mi n( p0 , p1 ) + q1 ) truth ( A) = mi n
mi n( 1, 1 - max ( 1 - p0 , p2 ) + q1 ) 上面这些计算都要以专家的经验数据为基础进行。
设有图 3所示的屏幕界面 ,表 1定义了与屏幕密度、视角有关的模糊函数 ,表 2中给 出了图 3屏幕中各信息项之间的匹配关系。在图 3所示的屏幕中共有 8个信息项 ,分为 5 个信息组。 假设屏幕的信息密度为 45% ,平均视角为 7. 5度 ,表中数据是合理的。 利用有 关数据可以确定每对信息项的合理分组度 ,如对 3～ 8个信息项来说 , t ruth ( A′) = min( 1, 1- 0. 8+ 0. 0) = 0. 2。
是越多越好 ,选择评价因素时要满足完备性、可测性、独立性、一致性等原则。 人机界面评
价的层次结构模型主要在领域专家的帮助下建立。
( 2) 由最低层开始进行单层次综合评价
设最低层的评价矩阵为 R( 0) , A( 0)是最低层评价因素的权重 ,则
B( 0) = A( 0) R( 0)
( 2)
( 3) 利用第 i - 1层评价结果 B(i - 1)构成本层的评价矩阵 ,并根据第 i 层的权重 A( i) ,
大 (v)
0. 0 0. 0 0. 0 0. 0 0. 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1. 0
表2
信息项
2
3
4
5
6
7
8
1
0. 8 0. 0 0. 0 0. 0 0. 0 0. 9 0. 0
2
0. 0 0. 0 0. 0 0. 0 0. 0 0. 0
3
1. 0 0. 9 0. 0 0. 0 0. 8
A: 如果信息合理分组并且平均视角小 ,那么 GSD= ra ther less than 60% ,否则 ,如果信 息不分组或视角大 ,那么 GSD= m uch less than 60% 。
在 A中 ,强调了信息要进行分组显示 ,为使模糊项“合理分组”在一定程度上可操作 , 提出了一个低层次的模型 A′:
但由于交互人机界面设计的复杂性 ,任务目标的多样性 ,再加上人的活动的参与 ,使 得对它的评价很难由定量评价的方法给出 ,而定性的评价又过于笼统。 为此 ,本文采用模 糊多层次综合评价方法 ,将定量和定性的评价方法有机地结合起来 ,形成对人机界面较为 客观的评价。
2 模糊多层次综合评价方法
模糊综合评价 [1]的方法主要是利用与评价对象有关的单因素评价结果 ,构成相应的 评价矩阵 ,并利用决定各因素重要性程度的权重因子作模糊变换 ,最终得到对评价对象的 评价结果。
ra th er less tha n 60% 1. 0
视角 V (°)
0- 1
1. 0 1- 2
1. 0 2- 3
1. 0 3- 4
0. 8 4- 5
0. 6 5- 6
0. 4 6- 7
0. 2 7- 8
0. 0 8-v)
1. 0 1. 0 1. 0 1. 0 1. 0 0. 8 0. 6 0. 4 0. 2 0. 0
罗爱民 ,谭东风 ,曾 熠
(国防科技大学 人文与管理学院 ,湖南 长沙 410073)
摘 要: 人机界面 ( HCI)是影响 多媒体软件设计质量 的重要因素之一。 由于 人机界面设计本 身的复杂性 ,使得对它的评价具有一定的难度。 本文提出了采用定性和定量相结合的模糊多 层次综合评价方法对软件的人机界面进行评 价 ,并讨论了基于模糊语言的单因素定量评价方 法和利用层次分析法 ( A HP)确定各评价因素的权重。 关键词: 人机界面 ;模糊综合评价 ;层次分析法 中图分类号: C934; O 159 文献标识码 : A
图 3 一个给定的屏幕布局
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模 糊 系 统 与 数 学 1999年
表1
等级
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
所占 密度 (% ) 0- 10 10- 20 20- 30 30- 40 40- 50 50- 60 60- 70 70- 80 80- 90 90- 100
much less than 60% 1. 0 1. 0 0. 8 0. 6 0. 4 0. 2 0. 0 0. 0 0. 0 0. 0
A′: 如果两项信息项是相似的 ,那么它们应放在同一组中。
与之相对应的概念是合理分组度 ( IIG)。 它通过屏幕中各自信息项匹配来计算 ,所有 匹配信息项的合理分组度的平均值为
∑ t rut h( B′)
t ruth( IIG ) = N N 其中 N 是所有匹配的信息项的数目。
模式 A的真值计算如下: ( 1) 根据专家的经验数据计算 t rut h( A′) ,进而计算 p0= t rut h( IIG) ; ( 2) 计算 p1= t rut h(平均视角小 ) , p2= t ruth(平均视角大 ) ; ( 3) 计算 q1= t ruth( GSD= rather less than 60% ) , q2= t ruth( GSD= much less than 60% ) ; ( 4) 计算 t ruth ( A)
下面以对屏幕信息显示的评价为例说明对单因素的定量评价。 在 HCI设计中 ,要求 “屏幕信息的密度必须在 25% ～ 60% 之间 ,否则要影响交互的有效性” ,将这个规则简单 叙述为:
通常屏幕信息密度 (简称 GSD)必须小于 60% ,或更简单地说: GSD= m uch-less-than 60%
3 单因素的定量评价
人机界面的设计原则是建立在人机界面评价层次结构基础上的 ,对这些原则的正确 评价是整个评价的基础。但这些原则大多不是用精确的语言描述的 ,而是采用一些模糊语 言进行描述 [ 3] ,如屏幕信息不能太多 ,信息要分组显示 ,屏幕颜色应为 3— 7种等等 ,所以 很难用一致性的测度来定量评价。以往对这些原则的评价大多采用由专家打分的方法 ,这 样得到的评价结果与个人的主观意识和知识水平是密切相关的。 这里采用一种基于模糊 语言的模糊评价方法 [4 ]来解决对单一评价因素的定量评价问题。
图 2 屏幕信息密度函数
HCI研究表明 ,信息在屏幕显示时 ,若屏幕信息以相关内容组织 ,搜索信息的时间将 显著减少 ,且信息显示总量根据最优原则不能超过 5°视角 ,否则也大大影响搜索时间。 这
第 4期 罗 爱民 ,谭东风等: 人机界面的模糊多层次综合评价
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样将理想屏幕的格式定义为模式 A:
中对评价结果的影响程度也有所不同。所以要对各评价因素建立层次化结构模型 ,在层次
化评价模型的基础上 ,进行模糊多层次综合评价。
模糊多层次综合评价的具体步骤如下:
( 1) 建立人机界面评价的层次结构模型
对人机界面进行认真深入研究后 ,将问题中所包含的各因素根据作用不同划分为不
同的层次 ,每一层又包含互不相同的若干因素。各层次的因素之和就是评价问题所包含的
1 前言
随着计算机的广泛使用 ,交互人机界面设计已经成为软件设计的一个主要部分 ,并成 为衡量软件功能强弱的一个重要指标。特别是多媒体技术的使用 ,设计者总是希望通过使 用文字、声音、图像、视频等多种媒体来组织内容 ,那么 ,何时、以什么样的组合形式使用某 种或多种媒体 ,采用怎样的交互方式和手段来提高人机交互的效率是大家一直关注的问 题。 因此 ,对软件人机界面的分析和评价也成为软件设计中不可回避的问题。
此外 , p1 = t rut h( 7. 5= 平均视角小 ) = 0. 4 p2 = t rut h( 7. 5= 平均视角大 ) = 0. 6
q1 = t ruth( 45% = rat her less t ha n 60% ) = 0. 8
全部因素。 评价层次结构的建立一是要根据评价目标 ,二是要反映客观实际。
经过多年对人机界面设计的研究 ,专家学者从认知心理学和计算机科学的角度 ,得到
人机界面设计中必须满足的许多原则 ,这些原则不仅是人机界面设计的基础 ,也是对其评
价的依据。 因此 ,建立评价层次结构模型时 ,要充分体现这些原则。 评价因素的选择并不
在图
1所示的层次结构中 ,利用第
0层 的
A( 0) k
和对单因素 的评价结果 {ri j } , 计算
Bk( 0) ,
k=
1, 2, 3, 第一层的评价矩阵 R( 1)为
R( 1) =
(
B
( 0)
1
B
( 0)
2
B
( 0) 3
)T
,则
B( 1) =
A( 1) 1
R( 1)
E = B( 1) VT
第 13卷第 4期 模 糊 系 统 与 数 学 1999年 12月 Fuzzy Syst em s a nd Ma thematics
文章编号: 1001-7402( 1999) 04-0080-07
V o l. 13, N o. 4 Dec. , 1999
人机界面的模糊多层次综合评价
根据模糊语言逻辑知识 ,设 _ F ( u )是 F 的隶属函数 ,令 X 和 Y 分别是取值于 U、 V 的 变量 ,并且 F 和 G分别是 U 和 V 上的模糊集 ,那么模糊命题“ if X is F then Y is G”的真 值 _ (u , v )为
_ ( u , v ) = mi n( 1, 1 - _ F ( u ) + _ G( v ) )
设 A 是 U 的一个模糊子集 , 它反映各因素的重要性程度 , 称为权重 , A= ( a1, a2 ,
∑ … , an ) ,其中 ai≥ 0, ai = 1。 B 表示评价对象的模糊综合评价结果 ,那么对评价对象的