"基于神经网络的RANN竞争模型在内饰视觉工效研究中的应用"
本文研究了基于神经网络的RANN竞争模型在内饰视觉工效研究中的应用。研究的目的是为了设计出符合舒适度的材质种类，提高飞行安全性和舒适性。
通过对驾驶舱内饰属性和驾驶舱光环境的研究，发现了它们之间存在复杂的非线性关联性和耦合机理。为此，采用了两种不同的神经网络：SOM网络和BP网络。SOM网络用于对不同材质进行分类和筛选，而BP网络用于对不同属性之间的关系进行拟合和预测。
在RANN模型的基础上，提出了RANN竞争模型，建立了特定条件下不同材料属性、光源属性与接收到的亮度、光强、对比度、颜色之间的内在联系。通过分析视觉舒适度和材质属性间的关系，逆向设计出了符合要求的材质种类。
本研究的结果表明，RANN竞争模型能够设计出符合舒适度的材质种类，提高飞行安全性和舒适性。同时，验证了此方法具有一定的实际可行性。
关键词：驾驶舱；视觉工效；人工神经网络；BP；SOM；RANN竞争模型
1. 内饰属性研究方法
1.1 人工神经网络
本文采用了两种不同的神经网络：SOM网络和BP网络。SOM网络也称为Kohonen网络，或者称为Self-Organizing Map网络。BP网络是指Back Propagation网络。
1.2 RANN竞争模型
在RANN模型的基础上，提出了RANN竞争模型。该模型能够设计出符合舒适度的材质种类，提高飞行安全性和舒适性。
2. 视觉工效学研究
视觉工效学是研究驾驶舱视觉工效的学科。它研究驾驶舱内饰属性和驾驶舱光环境对飞行安全性的影响。通过研究驾驶舱视觉工效，能够提高飞行安全性和舒适性。
3. 驾驶舱光环境
驾驶舱光环境是指驾驶舱内的光照环境。它包括舱外环境光和舱内人工光。驾驶舱光环境对飞行安全性的影响具有深刻的意义和实际价值。
4. 结论
本研究表明，基于神经网络的RANN竞争模型在内饰视觉工效研究中的应用具有重要的理论意义和实际价值。它能够设计出符合舒适度的材质种类，提高飞行安全性和舒适性。同时，验证了此方法具有一定的实际可行性。
