4、辅助和替代沟通(AAC)模型与分类系统解析

辅助和替代沟通(AAC)模型与分类系统解析

1. 引言

在探讨辅助和替代沟通(AAC)时,模型和分类系统起着至关重要的作用。模型可被定义为一种描述或类比,用于帮助我们可视化那些无法直接观察到的事物。构建 AAC 模型具有诸多益处,它能让我们提出关于 AAC 各方面的问题和假设,进而开展系统的定量和定性研究。通过研究,我们可以调整模型,发展有效的评估和干预策略,同时为知识体系提供结构,帮助我们更好地理解不同领域之间的关系。

然而,存在一种误解,认为模型和分类系统仅对研究人员和理论家有重要意义,与教育工作者和临床医生的日常实践无关。但实际上,它们能帮助教育工作者和临床医生理解过程或实体的各个组成部分如何相互配合和关联,从而为客户提供更优质的服务。

2. 沟通模型的历史回顾

在过去的 80 年里,许多人提出了不同的沟通模型,这些模型虽基于不同的取向或思想流派,但有相似之处。

  • Shannon 和 Weaver 模型(1949 年) :该模型主要用于说明一般信息处理,其关键元素包括源、消息、发射器、信号通道、接收器和目的地。在人类语音通信中,源代表个人的大脑,消息通过语音机制作为声学信号发送,信号通道可能包含噪声,最终信号被接收器感知并在目的地进行解释。此模型仅描述了从发送者到接收者的单一消息传递,未考虑沟通的互动性。
  • Fairbanks 模型(1954 年) :该模型用于描述语音产生,为沟通过程的发送者部分提供了详细描述。它是一个闭环或伺服系统,反馈是其重要组成部分。信号存储在控制器单元,通过执行器单元(语音机制)作为声学信号输出,
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比扩展研究。
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