11、幼儿运动技能评估与FRAM错误模型在学习系统中的应用

幼儿运动技能评估与FRAM错误模型在学习系统中的应用

1. 幼儿运动技能评估

在幼儿运动技能发展的研究中,专家们针对幼儿前臂旋后和手指分化评估方法给出了建议,并得出了相关结论。

1.1 前臂旋后评估方法建议

三位专家认为,前臂旋后的发展并不局限于特定年龄范围。对于前臂旋后评估方法,专家给出以下建议:
| 方法 | 评估方法说明 | 专家建议 |
| — | — | — |
| I | 进食所需的前臂旋后角度较小,使用静态三脚架握法握勺时,旋前角度大致在0 - 45度。 | 避免上臂肌肉代偿;进食所需的前臂旋后角度较小,使用静态三脚架握法握勺时,旋前角度大致在0 - 45度。 |
| II | 幼儿执行此动作所需的概念理解能力一般在两岁后发展。 | 避免上臂肌肉代偿;幼儿执行此动作所需的概念理解能力一般在两岁后发展。 |

1.2 手指分化评估方法建议

同样,手指分化的发展也不局限于特定年龄范围。专家对不同阶段的手指分化评估方法给出了建议:
| 阶段 | 评估方法说明 | 专家建议 |
| — | — | — |
| 观察I | 简单开合双手即可完成,无需使用手弓。 | 一岁左右可完成;简单开合双手即可完成,无需使用手弓。 |
| 拇指对掌II | 需要使用手弓才能完成。 | 需要使用手弓才能完成。 |
| 手指分化III | 18 - 24个月的幼儿较难完成。 | 需要理解指令才能完成;18 - 24个月的幼儿较难完成。 |

1.3 运动技能评估标准

三位专家一致认为,幼儿只需完成每个阶段指定的动作一次

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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