7、打造优秀用户界面:环境数据管理系统的设计指南

打造优秀用户界面:环境数据管理系统的设计指南

1. 通用用户界面问题

用户界面是软件与用户交互的桥梁,定义了用户和计算机为完成软件任务而进行的交互。一个好的用户界面设计应从用户需求出发,而非计算机的实现逻辑,并且遵循“少即是多”的原则,让软件尽可能自动为用户完成任务。

现代图形用户界面应具备充足的引导,帮助用户做出决策,顺利完成系统提供的任务。同时,需提供在线帮助,以满足用户在软件屏幕信息之外的额外需求。系统导航主要通过菜单、表单或两者结合的方式,屏幕上应显示清晰的选项,引导用户进入可执行操作的程序区域。

用户通过点击表单上的按钮来选择操作,点击按钮通常会弹出用于数据输入或查看的新表单。每个表单都应有返回上一表单的按钮,方便用户操作。数据输入和编辑表单应标注字段,让用户清楚知道信息的输入位置。数据输入屏幕应具备两级撤销功能,按一次“Escape”键可撤销当前字段的更改,再按一次可撤销当前记录的所有更改,这能增强用户应对问题的信心。

用户界面的引导可通过两种方式实现:一是表单上控件的布局和标注,让用户通过视觉线索了解操作方法;二是工具提示,当光标移过控件时,会弹出小窗口提供使用指导。此外,界面的一致性和清晰度至关重要,尤其对于非全职或偶尔使用软件的用户。

以下是用户界面的一些关键特性总结:
| 特性 | 描述 |
| — | — |
| 引导性 | 提供充足引导,帮助用户决策和操作 |
| 导航方式 | 菜单、表单或两者结合 |
| 撤销功能 | 两级撤销,增强用户信心 |
| 引导方式 | 控件布局标注和工具提示 |
| 重要原则 | 一致性和清晰度 |

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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