10、复杂虚拟训练系统与社交游戏教育潜力探索

复杂虚拟训练系统与社交游戏教育潜力探索

1. 复杂虚拟训练系统中的最优行为研究

在复杂虚拟训练系统里,对于两个 OMNi 设备而言,最优解由对应收敛理想值的 XYZ 位置来表示。这些结果明确了从 OMNi 设备中心的坐标原点出发,能使 OMNi 达到最优性能的 XYZ 位置,以及相应的 $\hat{\mu}_v$ 值。

为了研究在相同虚拟环境中使用同一触觉设备修改 NFM 的效果,我们挑选了几种不同的手术技术:
- 肩部不稳定手术
- Bankart 损伤 :这是肩关节下部盂唇的撕裂。手术时,先通过关节镜器械打开 Bankart 损伤处,获取骨出血组织;接着在关节盂边缘放置微型螺钉,将缝线穿过盂唇和盂肱韧带;然后将韧带和盂唇打结并固定在关节盂边缘;最后闭合切口。我们据此创建了相应的 NFM(频率图)。
- SLAP 损伤 :涉及肩关节上部的盂唇和韧带。虽与 Bankart 损伤都在肩关节,但位置不同。同样,我们也为其创建了 NFM。
- 撞击综合征手术(肩峰成形术) :清理肩关节上方受损或发炎的组织,医生可能会切断特定韧带并削去肩峰下部。去除部分肩峰可防止肩袖肌腱与骨头摩擦。此手术大部分工作在肩峰周围进行,我们也创建了对应的 NFM。
- 肩袖疾病手术(滑囊切除术) :这是一种肩关节镜手术,主要在肩峰下区域操作。肩峰下滑囊是起到缓冲作用、减少肩峰与冈上韧带摩擦的组织。有问题的患者会出现滑囊炎,手术就是将发炎的滑囊干燥处理。对应的 NFM 也已创建。

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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