59、阅读模式与走扁带技能研究

阅读模式与走扁带技能研究

阅读模式研究

阅读本质上是一种精神和主观的体验,其认知基础难以直接描述,而阅读时间是推断阅读背后潜在认知机制的重要工具。有研究提出了一种分析阅读时间的新方法,能够从阅读时间数据中识别不同的阅读行为模式。

在第一个实验中,研究人员收集并分析了一名受试者在自然情境下阅读几本完整小说的阅读时间数据。结果发现,受试者报告的阅读投入程度与从估计的阅读时间分布推断出的阅读模式之间存在显著相关性。该实验有三个主要意义:
1. 与传统的受控短阅读研究不同,这可能是第一项涉及在更自然情境下阅读整本书的研究。
2. 通过将估计的阅读模式与受试者的阅读投入程度相关联,建立了一种新的阅读时间数据分析技术。
3. 为整本书阅读中至少存在两种不同的阅读模式提供了支持性证据。

不过,第一个实验存在明显局限性,由于实验耗时过长,无法使用大量受试者。在第二个实验中,每个环节的设计尽可能减少要求,从而能够使用多个不同的受试者进行实验。再次观察到了两种不同的阅读模式,并且发现不同受试者阅读同一故事时的模式转换相互一致。这表明,在很大程度上,阅读模式由所读文本的上下文结构决定。

研究人员推测,上下文结构与故事的可预测性密切相关,可以将发现的两种阅读模式视为低可预测性和高可预测性模式。以阅读“Kino”为例,两种模式的主要转变发生在故事的开头和结尾。开头读者对故事了解甚少,需要构建对角色和场景的认知;接近结尾时,故事出现转折,读者需要重建对故事的认知。因此,U 形时间轮廓反映了故事开头和结尾的可预测性较低,中间部分的可预测性较高。

研究人员对估计的阅读模式的解释至少在概念层面上与 Miall 的理论一致,Miall 假设阅读可

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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