13、设计增强型家庭环境以支持居家养老

设计增强型家庭环境以支持居家养老

1. 引言

刻板印象常被用于掩盖我们强加给社会老年成员的社会安排。作为“科学”衰老理论构建的潜在假设,它们变得加倍危险,因为它们有意或无意地被用来决定他人的命运。

过去二十年,为老年人设计技术的研究领域呈指数级增长。许多工作强调以技术为中心的方法,专注于为“老年人”专门设计的辅助技术和产品,这似乎是受政府对人口老龄化的担忧以及对老年人持久的负面社会态度所驱动。不幸的是,这类工作往往基于对老年人的假设,为刻板印象而设计,而非针对现实生活中的用户或相关角色,从而可能危及预期用户的福祉。不过,最近一些关于技术与衰老的研究采用了以人为本的视角,例如纳入了以用户为中心的设计方法,以更好地理解老年人的个体体验和需求。

一些发达国家政府认为,人口老龄化将不可避免地给医疗保健和福利系统带来压力,并导致经济衰退。但一些老年学家和社会学家反驳了这些观点。例如,Harvey和Thurnwald基于“巴尔的摩纵向衰老研究”的发现,认为衰老没有特定的表现形式,也不遵循可预测的模式,且不能明确与身体或智力能力的普遍下降相关联。Asquith也指出,未来老年人群体由于过去几十年健康和营养状况的改善,健康需求可能比上一代更少。

Harvey和Thurnwald建议用老年人对自己生活的主观评价来取代基于医学和政策的测量方法。Kendig和Browning虽然也认为医学评估不能准确反映老年人的健康和福祉,但他们建议考虑心理社会因素来理解如何在老年阶段维持健康和福祉。老年人具有广泛多样的意图和能力,技术有机会增强和协助他们的日常生活。

2. 积极老龄化

Kendig和Browning等人提出的心理社会因素与世界卫生组织的

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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