1、基于监督学习的绘图辅助系统

基于监督学习的绘图辅助系统

1. 引言

在教育领域,为残疾学生提供学习支持至关重要。对于患有身体瘫痪的学生,在计算机上绘图常被用作职业治疗。不过,部分残疾学生操作鼠标等控制设备存在困难,因此绘图辅助系统的开发备受关注。

在绘图辅助系统的开发中,有硬件和软件两种方法。硬件方法需根据学生情况开发专用控制设备,而软件方法则通过补偿手部不自主运动,绘制清晰平滑图形。此前软件方法中的移动平均法虽简单可实时辅助绘图,但难以追踪光标轨迹,且消除突然动作影响时需确定阈值参数,这依赖初步实验,较为麻烦。

本文提出一种支持神经麻痹残疾学生的绘图辅助系统,该系统通过监督学习确定权重函数,补偿鼠标操作中手部不自主运动的影响,无需初步实验,且计算机模拟证实了其有效性。

2. 传统方法
2.1 移动平均法

移动平均法的补偿基于以下公式:
[
\sum_{t = I - N}^{I} \frac{x(t)}{N} = x_{out}(t) \text{ 和 } \sum_{t = I - N}^{I} \frac{y(t)}{N} = y_{out}(t)
]
其中,(x(t)) 和 (y(t)) 是轨迹中鼠标点的第 (t) 个坐标,(x_{out}(t)) 和 (y_{out}(t)) 是补偿后的坐标值,(I) 是当前时间,(N) 是平均点数。

该方法可平滑轨迹中的小抖动,但为减轻光标轨迹中突然动作的影响,需增大参数 (N),这会导致难以精确追踪轨迹,且绘制尖角时会使尖角变平滑。为减少突然动作影响,引入了强制消除法。

2.2 强制消除法

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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