4、康复治疗知识全解析

康复治疗知识全解析

1. 失用症(Apraxia)

失用症是一种有目的、有技巧运动的认知障碍。主要分为两类:
- 观念性失用症(Ideational apraxia) :对任务概念化的能力受损,即不知道该使用什么物体、如何使用,以及如何安排完成任务的步骤。
- 观念运动性失用症(Ideomotor apraxia) :计划或完成运动动作的能力受损,执行动作所需的运动觉记忆丧失。

1.1 评估方法

  • 按指令模仿动作(Pantomiming to command)
  • 过渡性动作(如刷牙等使用物品的熟悉动作,Transitive movements)
  • 非过渡性动作(如表示“疯狂”的无实物象征性动作,Intransitive movements)
  • 模仿治疗师进行过渡性、非过渡性和无意义的新动作
  • 看到并握住实际工具时做出相应手势

1.2 职业治疗干预

  • 策略训练(Strategy Training) :教授内部和外部补偿策略,如自我言语提示、言语暗示、身体协助、书面步骤列表或图片等。
  • 无错误学习(Errorless Learning) :在功能活动中,通过提供身体支持(如手把手指导)、提示或同步示范来防止错误发生。

2. 平衡问题(Balance)

2.1 损伤

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与长短期记忆网络(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与泛化能力,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,突出其在科研与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与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模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与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与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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值