[0001] 本发明涉及人机交互技术领域，尤其涉及一种人机交互系统和人机交互方法。

[0002] 人机交互技术领域专注于设计、评估、实施和研究人和计算机系统间的互动。通过改善人和计算机间的交互界面，使计算机系统更直观、易用和高效，人机交互技术领域横跨计算机科学、认知心理学、设计学和社会学多个学科，通过理解人的行为和需求，优化用户界面和用户体验的设计，提高人类工作效率、增强用户体验、提供自然流畅的交互界面，提升产品的可用性和用户满意度。

[0003] 其中，一种人机交互系统旨在促进人与计算机之间的有效沟通和互动，通过改善用户界面的设计和交互逻辑，增强用户体验，提高人的工作效率和准确性，结合用户的行为模式、偏好和限制，设计出更符合人类直觉的交互方式，实现自然、流畅和高度响应的交互体验，让用户在完成任务时感到轻松愉悦，提高用户对技术的接受度和依赖度。

[0004] 传统人机交互系统难以感知和响应环境变化，影响个性化服务的实时性，传统人机交互系统难以预测和理解用户需求和行为模式，限制服务的个性化和响应速度，不能进
行科学的任务匹配和资源分配，降低任务执行效率，交互日志深度挖掘能力不足，制约识别用户偏好和需求的能力，影响个性化服务的深度，模糊输入处理能力的局限性导致系统难
以解读模糊的用户指令，影响交互流畅性，难以结合用户具体需求和上下文环境，导致界面设计不够人性化，使用户体验与系统使用效率不佳。

[0018] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

[0019] 在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限
制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

[0020] 实施例一：请参阅图1至图2，本发明提供一种技术方案，一种人机交互系统包括：环境感知模块基于位置定位与环境信息，采用卡尔曼滤波算法，分析用户设备的
地理位置、温度、湿度环境信息，结合应用开启时间和用户互动频率，生成用户设备环境信息；
行为分析模块基于用户设备环境信息，采用长短期记忆网络，进行时间序列分析，
结合决策树算法，从用户的应用使用历史中学习和识别用户的行为模式和任务流程，分析
用户在多种环境下的行为趋势，生成用户行为模型；
任务优化模块基于用户行为模型，通过遗传算法，对协作任务的分配方案进行优
化，应用GS算法，匹配任务与参与者的关系，优化整体协作效率，生成优化协作策略；
日志分析模块基于优化协作策略，利用BERT模型，结合设备运行日志，分析用户和
系统间的交互日志，结合卷积神经网络，识别用户行为模式、行为偏好和潜在问题，生成交互洞察信息；
输入处理模块基于交互洞察信息，采用模糊控制算法，将用户的模糊输入转换为
系统能够处理的命令，包括模糊的自然语言指令和手势指示，结合长短期记忆网络，分析用户的模糊输入，生成用户意图识别结果；
指引文本生成模块基于交互洞察信息和用户意图识别结果，采用Seq2Seq模型，识
别用户输入和上下文信息的语义，结合条件随机场模型，优化文本的结构、连贯性和逻辑
性，生成用户指引文档；
界面调整模块基于用户指引文档和交互洞察信息，采用随机森林算法和梯度提升
机，结合认知负荷理论，分析界面元素对用户认知的影响，包括文字、图标、布局，识别界面元素的视觉和功能特征，生成界面优化方案。

[0021] 用户设备环境信息包括地理坐标、环境状态、用户活动模式，用户行为模型包括应用使用习惯、用户偏好功能区域、多种环境条件下的用户行为偏好，优化协作策略包括任务与参与者匹配关系、协作效率提升比例、任务完成时间预测，交互洞察信息包括用户行为模式分类结果、常见问题识别信息、用户偏好操作路径，用户意图识别结果包括用户命令识别信息、操作类型识别结果、模糊指令解析结果，用户指引文档包括操作步骤描述、用户问题答案、用户操作指引方案，界面优化方案包括认知负荷元素改进、界面布局配置方案、颜色图标使用优化。

[0022] 在环境感知模块中，基于位置定位与环境信息，包括经纬度坐标、当前温度、相对湿度，结合卡尔曼滤波算法，减少测量噪声和随机误差的影响，生成精确和连续的环境信息流，使环境数据更加准确、稳定，为后续模块提供可靠的输入，确保环境感知的高效性和准确性。

[0023] 在行为分析模块中，基于用户设备环境信息，结合用户的应用使用历史，利用长短期记忆网络，识别用户行为中的时间依赖特性，通过门控机制有效地管理信息的长期依赖和短期记忆，在复杂的时间序列数据中识别持续的行为模式和突发的行为变化，结合决策
树算法，分析和归类用户行为模式，以树状结构直观地表示出用户在差异化环境条件下的
行为流程和偏好，形成用户行为的动态模型，预测用户在导致情境下的潜在需求，提升个性化服务的准确性和响应速度。

[0024] 任务优化模块中，基于用户行为模型，通过遗传算法和GS算法对人机交互系统内的任务分配和资源利用进行动态优化，遗传算法模仿自然选择的机制，通过选择、交叉和变异操作，在任务分配方案的解空间中进行搜索，捕捉最优或近似最优的分配策略，结合GS算法，匹配任务和参与者之间的最优组合，确保任务由最适合的参与者执行，提高整体的协作效率和系统性能，生成公平和高效的协作策略，提升了任务完成的质量和速度。

[0025] 在日志分析模块中，利用BERT模型和卷积神经网络，分析设备运行日志和用户交互日志，BERT模型通过预训练的深层双向Transformer网络，捕捉语义上下文中的细微差
别，利用卷积神经网络从日志文本中识别关键行为模式和潜在问题，结合遗传算法优化的
协作策略，从海量日志数据中识别有价值的特征，包括用户偏好的变化趋势、常见的使用障碍和潜在的系统漏洞，生成交互洞察信息，为优化用户体验提供依据和信息。

[0026] 在输入处理模块中，采用模糊控制算法和长短期记忆网络，处理用户的模糊输入，包括含糊的语言指令和手势，模糊控制算法根据模糊逻辑原理将模糊输入转换为系统可以解析的命令和数据，长短期记忆网络分析输入的时间序列特征，识别用户输入背后的真实
意图，确保系统能够准确、灵活地响应用户的多种非标准输入，提升交互的自然性和用户的满意度。

[0027] 指引文本生成模块结合交互洞察和用户意图识别结果，使用Seq2Seq模型和条件随机场模型，设计和生成用户指引文档。Seq2Seq模型通过编码器‑解码器架构解析用户输入的语义，并生成连贯、逻辑性强的文本内容，条件随机场模型优化文本结构，确保生成内容的高度相关性和个性化，贴合用户的实际需求和场景，生成用户指引文档。

[0028] 界面调整模块综合用户行为模型和交互洞察信息，应用随机森林算法和梯度提升机，分析界面元素，包括文字、图标、布局对用户认知的影响，随机森林算法通过构建多个决策树集成的方式评估差异化界面设计方案的有效性，采用梯度提升机，通过迭代优化模型
预测用户对界面元素的偏好，结合认知负荷理论，智能调整界面设计，满足用户美观性和易用性的需求，减少用户的认知负担，生成的界面优化方案，提升用户的使用体验和满意度。

[0029] 请参阅图2和图3，环境感知模块包括位置信息分析子模块、环境参数分析子模块、用户行为频率分析子模块；位置信息分析子模块基于位置定位与环境信息，采用卡尔曼滤波算法，通过对历
史位置数据和当前观测数据的综合分析，优化位置信息的准确性，生成状态识别信息；
环境参数分析子模块基于状态识别信息，采用多元线性回归分析，结合设备环境
信息，包括温度、湿度，预估多种环境条件对设备体验的影响，生成体验影响分析结果；
用户行为频率分析子模块基于体验影响分析结果，采用长短期记忆网络，结合用
户使用数据和用户互动频率，分析用户行为模式和多种环境下用户行为的变化，生成用户
设备环境信息。

[0030] 在位置信息分析子模块中，通过集成的GPS和位置传感器收集用户设备的原始地理位置数据，数据以时间序列的形式记录，数据点包括时间戳、经度和纬度信息。采用卡尔曼滤波算法处理位置数据，初始化设备的位置状态估计，通过迭代过程对新的位置数据进
行预测和更新，结合前一状态和物理运动模型，预测当前状态，利用新的观测数据校正预
测，优化状态估计的准确性，匹配设备的移动和环境变化，生成的状态识别信息提供了准确和平滑的设备位置信息流。

[0031] 在环境参数分析子模块中，基于状态识别信息，数据包括连续记录的温度和湿度值，数据格式为时间戳标记的数值对，采用多元线性回归分析，分析温度、湿度和用户设备体验之间的关系，通过构建温度、湿度作为自变量，设备体验质量作为因变量的线性模型，评估环境参数对设备使用体验的影响程度，回归分析基于历史数据集进行，通过最小二乘
法优化模型参数，确保预测的准确性和可靠性。生成的体验影响分析结果揭示了差异化环
境条件下的用户体验差异，为优化设备设置和应用提供了科学依据。

[0032] 在用户行为频率分析子模块中，基于体验影响分析结果，采用长短期记忆网络，分析用户行为模式和多种环境下用户行为的变化，通过将数据格式化为时间序列，记录用户在差异化时间和环境条件下的应用使用频率和交互行为。结合长短期记忆网络，捕捉用户
行为中的时间依赖特性，识别长期和短期的行为模式，揭示用户在多种环境条件下的行为
偏好，生成用户设备环境信息。

[0033] 请参阅图2和图4，行为分析模块包括环境行为关联分析子模块、任务流程识别子模块、行为模式识别子模块；
环境行为关联分析子模块基于用户设备环境信息，采用自回归移动平均模型，分
析和预估用户在多种环境条件下的行为趋势，识别环境变化对用户行为的影响，生成环境
与行为趋势关系信息；
任务流程识别子模块基于环境与行为趋势关系信息，应用隐马尔可夫模型，通过
设定状态转移概率和观测概率参数，识别用户在完成任务过程中的状态变化和操作序列，
生成用户任务完成模式；
行为模式识别子模块基于用户任务完成模式，采用支持向量机算法，通过选择关
联的核函数和调整正则化参数，识别用户的行为模式和偏好，生成用户行为模型。

[0034] 在环境行为关联分析子模块中，通过自回归移动平均模型，基于用户设备的环境信息，包括地理位置、温度和湿度，进行用户行为趋势分析，自回归部分利用过去值的线性组合预测未来值，移动平均部分通过过去误差项的线性组合来调整预测，通过调整模型中
的滞后项数量和移动平均项的数量，捕捉环境条件和用户行为之间的动态关系，包括对历
史数据的分析、对未来行为趋势的预估，生成环境与行为趋势关系信息，揭示差异化环境条件下用户行为的变化模式，对预测用户在目标环境下的行为模式提供有力支持。

[0035] 在任务流程识别子模块中，基于环境与行为趋势关系信息，利用隐马尔可夫模型，通过设定状态转移概率和观测概率参数，识别用户在完成任务过程中的状态变化和操作序列，结合环境与行为趋势关系信息初始化模型参数，通过迭代训练过程调整参数最大化观
测数据的似然函数，生成用户任务完成模式，分析用户在执行目标任务时的行为流程和多
个阶段的特点，优化解析用户和系统交互、识别改进点和增强用户体验。

[0036] 在行为模式识别子模块中，基于用户任务完成模式，采用支持向量机算法，识别用户的行为模式和偏好，支持向量机通过选择合适的核函数和调整正则化参数，在高维空间中捕捉最优的决策边界，最大化多种类别间的间隔，结合用户任务完成模式，对用户的行为模式和偏好进行分类识别。通过特征选择和核函数参数调整，识别多种用户行为模式，生成用户行为模型，识别用户的行为偏好和习惯，优化个性化推荐、提高用户满意度和系统的智能响应能力。

[0037] 请参阅图2和图5，任务优化模块包括任务分配优化子模块、参与者匹配子模块、协作效率评估子模块；任务分配优化子模块基于用户行为模型，采用遗传算法，调整任务和参与者间的
匹配关系，优化用户的协作效率，生成优化后的任务分配方案；
参与者匹配子模块基于优化后的任务分配方案，采用GS算法，通过为多个参与者
和任务建立偏好列表，优化用户和任务匹配的稳定性，生成稳定匹配结果；
协作效率评估子模块基于稳定匹配结果，采用数据包络分析，结合任务完成时间、
资源消耗、参与者满意度，通过加权评分法，计算任务的执行效率，评估用户的协作效率，识别协作过程中的效率瓶颈和改进点，生成优化协作策略。

[0038] 在任务分配优化子模块中，基于用户行为模型，采用遗传算法，调整任务和参与者间的匹配关系，通过定义初始种群，每个个体代表一种任务分配方案，个体的编码反映了任务与参与者的匹配方式。使用适应度函数评价个体的协作效率，适应度函数参照的因素包括任务完成时间、资源利用率和参与者的满意度，遗传算法的运算步骤包括选择、交叉和变异，选择操作根据个体的适应度进行，优选出高适应度的个体进入下一代，交叉操作模拟生物遗传中的染色体交换，提高种群的多样性，变异操作随机改变个体的多个基因，分析新的解空间，得出最优的任务分配方案，优化用户协作效率，缩短任务完成时间，提高资源利用效率和参与者满意度。

[0039] 在参与者匹配子模块中，基于优化后的任务分配方案，采用GS算法进行用户和任务之间的稳定匹配。通过GS算法，为参与者和任务建立偏好列表，通过先前的用户行为分析和任务需求，确定列表中的顺序，为参与者分配任务，确保参与者对分配的任务有较高的偏好，此过程重复进行，直至所有参与者都分通过GS算法，进行参与者与任务之间的最优匹
配，确保匹配结果的稳定性，提高整体的工作效率和参与者对分配结果的满意度。

[0040] 在协作效率评估子模块中，采用数据包络分析法，结合任务完成时间、资源消耗和参与者满意度进行综合评估。通过加权评分法计算每项任务的执行效率，加权因素包括时间、资源和满意度的指标关键程度，采用数据包络分析法，通过构建生产可能性边界，评估执行单元的相对效率，识别效率最高的执行单元和操作方式，作为优化协作策略的参考。评估结果揭示协作过程中的效率瓶颈和改进点，为优化协作策略提供了依据，使任务执行更
高效，提升整体的协作效率。

[0041] 请参阅图2和图6，日志分析模块包括日志内容解析子模块、行为偏好挖掘子模块、异常行为识别子模块；日志内容解析子模块基于优化协作策略，采用BERT模型，结合设备运行日志，通过
将日志文本转换为向量表示，分析关键操作和事件，识别日志数据的语义内容，生成基础日志解析结果；
行为偏好挖掘子模块基于基础日志解析结果，采用卷积神经网络，提取行为模式
的特征，分析用户行为序列，识别用户典型操作模式，生成用户行为偏好分析结果；
异常行为识别子模块基于用户行为偏好分析结果，应用循环神经网络，通过时间
步长和隐藏层状态的迭代更新，识别行为模式中的异常和问题，生成交互洞察信息。

[0042] 在日志内容解析子模块中，通过基于优化协作策略采用双向编码器表示转换模型，结合设备运行日志，进行日志文本的分析，通过将设备运行日志中的文本通过预处理转换为向量表示，包括标记化、向量嵌入和序列标注，确保文本数据能被模型有效处理。BERT模型通过其多层编码器捕获文本数据的深层语义特征，解析上下文和识别关键操作和事
件。提高解析精度，匹配多种日志格式和内容，保证了广泛的适用性，生成的基础日志解析结果展示了设备运行的关键信息，包括常见的操作序列、关键的系统事件和时间戳，为后续的行为模式分析和异常行为识别提供了精确的基础数据。

[0043] 在行为偏好挖掘子模块中，采用卷积神经网络，对基于基础日志解析结果的用户行为数据进行特征提取和模式分析，通过卷积层对用户操作的时间序列进行特征提取，利
用卷积核捕捉行为序列中的局部模式和变化趋势，采用池化层减少特征维度并保留关键信
息，减少计算量并提高模型泛化能力。通过卷积和池化层的堆叠，网络从原始行为日志中学习到复杂的行为特征。识别用户的典型操作模式和用户的偏好习惯，生成的用户行为偏好
分析结果揭示了用户与系统交互的常规模式，为个性化的用户体验和更精细的用户服务提
供了数据支撑。

[0044] 在异常行为识别子模块中，应用循环神经网络对基于用户行为偏好分析结果的数据进行时间序列分析，包括针对行为模式中的异常和问题进行识别。循环神经网络通过隐
藏层的时间循环连接，记忆前一时间步的信息，结合当前时间步的信息，识别时间序列数据中的长期依赖关系，通过输入用户行为的时间序列数据，并在循环神经网络的迭代更新过
程中，利用时间步长和隐藏层状态捕捉行为序列中的异常模式，生成的交互洞察信息辅助
识别潜在的安全威胁，包括入侵尝试和滥用操作，提高系统的整体安全性和用户的信任度。

[0045] 请参阅图2和图7，输入处理模块包括模糊输入解析子模块、意图识别与映射子模块、命令优化学习子模块；
模糊输入解析子模块基于交互洞察信息，采用模糊控制算法，通过模糊化、模糊规
则匹配、去模糊化过程，分析用户的模糊自然语言指令和手势，构建语言变量的隶属函数和规则库，生成语义增强数据集；
意图识别与映射子模块基于语义增强数据集，应用长短期记忆网络，识别用户输
入的语义特征和意图，通过学习序列中的长期依赖关系，识别用户的意图，映射到预定义的系统命令集，生成行为指令识别结果；
命令优化学习子模块基于行为指令识别结果，采用策略梯度算法，评估执行目标
命令后的奖励和反馈，调整命令选择策略，优化系统对识别意图的响应命令，生成用户意图识别结果。

[0046] 在模糊输入解析子模块中，基于用户交互洞察信息，采用模糊控制算法处理用户的模糊自然语言指令和手势，包括模糊化、模糊规则匹配和去模糊化，在模糊化阶段，定义语言变量和隶属函数，将用户输入的自然语言和手势转换成模糊值，在模糊规则匹配阶段，通过构建的规则库匹配模糊值，规则库定义了用户输入和期望输出之间的关系，在去模糊
化阶段，采用质心方法将模糊输出转换为确定的语义增强数据集，设备用户意图，优化模糊输入的解析和处理能力，增强用户交互的自然度和准确性。

[0047] 在意图识别与映射子模块中，利用语义增强数据集，应用长短期记忆网络识别用户输入的语义特征和意图，通过分析和学习输入序列中的长期依赖关系，识别用户的行为
意图和将行为意图映射到系统的预定义命令集上，通过从用户的模糊输入到系统命令的转
化，确保系统能够解析和响应用户需求，准确识别和有效映射用户的交互意图，提升了交互的流畅性和系统的响应效率。

[0048] 在命令优化学习子模块中，根据行为指令识别结果，采用策略梯度算法来优化系统的命令响应。通过评估执行目标命令后得到的奖励和反馈，调整和优化命令选择策略。确保系统能够根据用户交互的历史和上下文，持续学习和改进，以提供更加准确和个性化的
响应。通过策略梯度算法的持续迭代，解析和预测用户的意图，优化用户与系统之间的互动效率和准确度。

[0049] 请参阅图2和图8，指引文本生成模块包括语义解析子模块、文本结构优化子模块、个性化文档生成子模块；语义解析子模块基于交互洞察信息和用户意图识别结果，采用Seq2Seq模型，分析
用户输入和上下文信息中的语义特征，识别用户的需求和意图，生成语义特征信息；
文本结构优化子模块基于语义特征信息，应用条件随机场模型，结合上下文信息，
优化文本的结构、连贯性和逻辑性，生成结构优化文本；
文档生成子模块基于结构优化文本，采用Transformer模型，分析用户需求和用户
语义特征，识别文本中的长距离依赖关系，匹配用户的需求和文档内容，生成用户指引文
档。

[0050] 在语义解析子模块中，通过Seq2Seq模型，处理交互洞察信息和用户意图识别结果，通过对用户输入和上下文信息中的语义特征进行分析，识别用户的具体需求和意图，通过将输入文本转换为固定长度的向量，生成目标文本，确保输入信息的语义被准确捕捉和
转换。通过对用户输入进行分词处理，结合循环神经网络，学习词语和上下文之间的关系，生成语义特征信息，识别用户的查询意图，为生成响应用户需求的文本提供基础，确保生成内容的相关性和个性化。

[0051] 在文本结构优化子模块中，通过应用条件随机场模型，对语义特征信息进行分析，优化文本的结构、连贯性和逻辑性，条件随机场用于预测序列数据标签，通过参照上下文信息中的条件，改善文本结构，优化生成文本的语义连贯性和一致性，结合语义特征信息和上下文关系，对文本中的多个部分进行结构调整，包括段落划分、句子连接和信息逻辑流的优化，生成结构优化文本，优化文档的可读性和用户的阅读体验。

[0052] 在个性化文档生成子模块中，系统采用Transformer模型，根据结构优化文本生成用户指引文档，Transformer模型通过捕捉文本中长距离依赖关系，确保文档内容在语义上的一致性和连贯性。通过分析用户需求和用户语义特征，匹配和生成与用户查询相符的文
档内容，通过多头注意力机制，处理文本的多个部分，加速处理过程，优化生成文档的个性化和高质量。生成的用户指引文档紧贴用户的查询需求，为用户提供了高度个性化和易于
理解的信息指南，增强了用户体验和满意度。

[0053] 请参阅图2和图9，界面调整模块包括认知影响评估子模块、视觉特征分析子模块、设计方案迭代子模块；认知影响评估子模块基于用户指引文档和交互洞察信息，采用随机森林算法，结
合认知负荷理论，分析文字、图标、布局界面元素对用户认知的影响，优化模型的稳定性和准确度，生成认知影响评估结果；
视觉特征分析子模块基于认知影响评估结果，采用梯度提升机算法，分析界面元
素对用户视觉吸引力和操作便利性的影响，包括颜色、大小、位置，生成视觉特征分析结果；
设计方案迭代子模块基于视觉特征分析结果，采用A/B测试和热图分析，结合认知
负荷、视觉吸引力和用户操作便利性，对多种设计方案的效果进行评估和比较，优化用户体验和满意度，生成界面优化方案。

[0054] 在认知影响评估子模块中，通过结合用户行为模型和交互洞察信息，采用随机森林算法进行界面元素对用户认知影响的分析，包括文字、图标和布局，通过构建多棵决策
树，评估差异化界面元素的认知负荷。结合认知负荷理论，分析差异化设计元素对用户的理解和响应时间的影响，包括文字的大小和颜色、图标的复杂性、页面布局的直观性，识别和优化导致用户认知负荷增加的界面元素，生成认知影响评估结果，减少用户的认知负荷，提升用户体验，确保界面设计的有效性和可用性。

[0055] 在视觉特征分析子模块中，基于认知影响评估结果，运用梯度提升机算法对界面的视觉特征进行细化分析，通过迭代方式，优化视觉特征的分析过程，包括颜色、大小、位置界面元素对用户视觉吸引力和操作便利性的影响。通过评估多个视觉特征对用户注意力的
吸引程度和对操作便利性的贡献，调整和优化界面元素，生成视觉特征分析结果，揭示了影响用户体验的关键视觉元素，为界面设计提供有价值的参考信息，促进用户界面的视觉优
化。

[0056] 在设计方案迭代子模块中，结合认知负荷、视觉吸引力和用户操作便利性，采用A/B测试和热图分析评估和比较多种设计方案的效果。A/B测试通过向多个用户展示差异化的界面设计，收集用户的行为和反馈，匹配提高用户满意度和体验效果的设计。热图分析通过追踪用户在界面上的点击和眼动，展示用户对界面元素的关注程度和交互模式，评估差异
化设计方案的优劣，优化人机交互界面设计，生成界面优化方案，反映用户的真实需求和偏好，提升整体用户体验和满意度。

[0057] 请参阅图10，一种人机交互方法，人机交互方法基于上述人机交互系统执行，包括以下步骤：S1：基于位置与环境信息，采用卡尔曼滤波算法，结合用户设备的环境信息，包括
地理位置、温度、湿度，分析多种环境条件对设备体验的影响和用户行为变化，生成综合环境数据集；
S2：基于综合环境数据集，采用长短期记忆网络和决策树算法，分析时间序列数
据，识别用户行为模式和任务流程，生成用户行为动态模型；
S3：基于用户行为动态模型，采用遗传算法和GS算法，识别协作过程中的效率瓶颈
和改进点，优化人机交互系统中的任务分配，生成协作优化方案；
S4：基于协作优化方案和系统运行日志，采用BERT模型和卷积神经网络，分析用户
和系统间的交互模式，识别行为偏好和潜在问题，生成交互洞察分析信息；
S5：基于交互洞察分析信息，采用模糊逻辑控制算法和长短期记忆网络，分析用户
的模糊输入，识别用户的真实意图，采用Seq2Seq模型和条件随机场模型，结合用户需求和语义特征，优化文本的结构、连贯性和逻辑性，生成用户指引文本；
S6：基于用户指引文本和用户行为动态模型，采用随机森林算法和梯度提升机，结
合认知负荷理论，分析用户界面元素对用户认知的影响，调整界面布局、图标和文字，生成界面优化方案。

[0058] 采用卡尔曼滤波算法，结合环境信息，包括地理位置、温度和湿度，动态调整系统设置和推荐，匹配差异化的环境条件，提升用户满意度和舒适度，优化用户在差异化环境下的交互体验，包括户外阳光强烈和室内光线昏暗的外部环境下，调整屏幕亮度和对比度设置，优化设备的可视性和操作便利性，采用长短期记忆网络和决策树算法，识别用户行为模式和任务流程，分析用户行为，预测用户需求，提供用户需要的信息和功能，减少用户的搜索时间和操作步骤，简化任务流程，提高工作效率，通过遗传算法和GS算法，优化任务分配，解决人机交互过程中效率瓶颈和潜在问题，提高协作效率，优化人机交互过程中角色和任
务分配，减少重复工作，加强人机协作，确保资源高效利用，采用BERT模型和卷积神经网络，分析人机交互模式，通过模糊逻辑控制算法和Seq2Seq模型，优化文本指引，解析用户意图，辅助识别用户行为偏好，识别潜在交互问题，为用户指引优化和系统迭代提供依据，提供清晰、连贯和逻辑性强的指引文本，减少用户误操作，通过随机森林算法和梯度提升机，结合认知负荷理论，分析和优化用户界面，提升用户界面可用性和满意度，优化用户界面元素，包括布局、图标和文字，减少用户认知负荷，提高信息检索效率和操作便利性，促进用户与系统有效沟通，提高任务完成率和满意度。

[0059] 以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上
实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。