2、康复任务中的机器人系统与严肃游戏策略

康复机器人与严肃游戏研究

康复任务中的机器人系统与严肃游戏策略

1. 康复机器人与严肃游戏结合的研究

1.1 MineCart 游戏康复测试

  • 测试背景与人员 :为了进行临床试验,对 15 名健康参与者(11 名男性和 4 名女性,年龄在 19 - 30 岁,平均年龄 22.4 ± 2.8 岁)进行了测试。这些参与者使用 MineCart 游戏进行上肢锻炼,每人需达到平均 200 分(约 200 次重复)的成绩。
  • 游戏辅助机制 :游戏根据最后五颗水晶的得失平衡来判断是否需要辅助以及辅助的级别。辅助功能会先提供便利,之后甚至会根据辅助级别自动向水晶方向移动,同时错误方向的移动会更难执行。
  • 测试评估
    • IMI 评估 :使用内在动机量表(IMI)测量参与者的动机。IMI 是一个多维问卷,采用 7 点李克特量表评分,从“完全不真实”到“非常真实”。健康受试者在兴趣/满意度(5.9 ± 0.9)、努力/重要性(5.8 ± 0.8)、价值/有用性(6.1 ± 0.8)和信任/关系(5.9 ± 1.2)等类别中的 IMI 得分接近 6,表明高度认可。感知能力(5.1 ± 0.6)表明参与者在执行活动时感觉有一定能力,压力/紧张(2.8 ± 1.3)为负预测指标,表明他们在锻炼过程中不紧张、焦虑。
    • GEQ 评估 :使用游戏参与/体验问卷(GEQ)捕捉玩家体验。“界面”平均得分 4.4,“游戏玩法”和“乐趣”平均得分 4.2,游戏难度被认为是中
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值