本论文主要研究方向为人在具体人机交互情景中的决策策略。在当今智能产品发展迅猛时代,弄清楚人机交互中人的决策策略,对于系统的安全和用户体验都有着很大的意义。本文便从智能系统中人的决策规律着手。第一章首先阐述了该论文的研究背景和研究意义,以及在现有相关研究中存在的问题。第二章则介绍了一些与情景决策相关的理论与知识。第三章则分别进行了两个人与推荐系统交互的实验,分别从动态和静态两个角度研究人与系统的交互。得出了以下的结论:(1)系统呈现时间与系统介入时间对人的绩效产生了显著影响(2)双人决策比单人决策更容易服从推荐系统的规律(3)系统的刷新频率对被试的备选方案选择有显著影响(4)系统的更新时间与介入时间对情景意识有显著影响,两者的交互对sus分数有显著影响.第四章则进行了驾驶领域中辅助决策情景实验,进行了智能驾驶的模拟实验,得出了以下结论:(1)在认知负荷程度较高时,自信心程度及两者的交互作用对手动切换自动驾驶有显著作用(2)在雨量变化实验中,性别、自信心程度两者的交互作用对手动切换到自动驾驶有显著影响,自信心程度对于自动切换到手动有显著影响。(3)在可见度实验中,自信心程度对手动转换到自动驾驶决策点的影响显著。在第五章,分别用线性回归模型、决策树、多层感知机和径向核函数建立智能驾驶决策模型,并用模型分别进行验证。最后一章提出了自己的改进意见与展望。