4、基于物理移动约束和关键绩效指标的定制化运动游戏自动生成

基于物理移动约束和关键绩效指标的定制化运动游戏自动生成

1. 引言

家庭康复技术工具旨在提升患者进行物理康复锻炼时的自主性。这一自主性的提升源于消除了时间和空间上的障碍,在全球卫生状况导致的物理隔离情况下,以及中低收入国家缺乏专业康复指导的背景下,其优势尤为明显。

家庭康复工具面临两大挑战:一是激励患者进行重复性锻炼,二是确保治疗师能对患者进行充分的远程同步监督。为应对第一个挑战,近年来广泛运用了游戏化技术和严肃游戏,将康复锻炼转化为有趣的活动,让患者在游戏中康复。第二个挑战则需要家庭康复在安全环境中进行,治疗师能随时了解患者进展并调整治疗方案。

理想情况下,康复支持工具应通过临床医生、患者和开发者的共同创造来设计和开发。本文提出一个能根据治疗师设计自动生成个性化治疗性运动游戏的系统,以满足家庭康复需求。

2. 相关工作

过去十年,技术进步融入物理康复治疗,基于动作捕捉设备(如微软 Kinect)的解决方案得到广泛应用,其有效性已得到证实,推动了家庭康复系统的发展。然而,这些技术并非完全有效。

目前,很多游戏针对特定病理的患者,应用范围受限,且不当使用或设计可能加重患者损伤。为解决这些问题,相关研究从两个方面展开:
1. 运动游戏的高效设计 :考虑用户特征,注重游戏质量和体验,提供设计建议,开展高效安全运动游戏的设计方法研究,并给出设计指南和最佳实践。
2. 运动游戏的定制与自动生成 :为临床医生提供工具,使其能配置游戏参数,降低制作成本和时间。例如,有的系统结合叙事故事概念,让专家为老年人和残疾人定制训练游戏;有的平台提

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准处理)、基础SVM模型构建到PSO优流程的完整步骤。优过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优技术提升模型泛性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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