60、人机外向性匹配对个人工作绩效的影响

人机外向性匹配对工作绩效的影响研究

人机外向性匹配对个人工作绩效的影响

1 引言

如今,机器人的功能日益丰富,不再局限于传统的体力劳动任务。在儿童英语学习中,机器人能帮助提升孩子的阅读和思考能力;还能协助人类制定日常运动计划,充当人类的学习伙伴,提供动力和更好的学习体验。这种能与人类密切接触的机器人,在人机协作中扮演着重要角色,例如老年人就更愿意有陪伴机器人相伴,而非独自散步。人机协作团队是人机交互研究的未来发展方向之一,但目前对于伙伴机器人如何影响个人绩效,还需要更深入、系统的研究。

机器人拟人化指的是机器人具有与人类相同或相似的特征,如外观、情感、认知等。伙伴机器人与传统机器人的一个重要区别在于是否具有拟人化特征,具有拟人化特征的机器人在人机协作中更易被接受。比如在团队中,具有人类特征的机器人比抽象机器人更受成员欢迎,能更好地表达对人的回应;在旅游业中,游客也更倾向于与具有拟人化外观、声音和情感等特征的机器人互动。

现有研究大多聚焦于机器人外观对人类行为的影响,以及如何设计外观以提升其拟人化程度。然而,仅基于外观对机器人形成的第一印象,并不能代表人们在整个交互过程中的感受,过程中的印象更为重要。除了外观,机器人拟人化的范畴还涵盖行为(如动作、能力、自主性)、心理(如情感和个性)和认知(如记忆)等方面。

不过,机器人的拟人化程度与对人类认知和行为的影响并非简单的正相关关系。例如,“恐怖谷”理论就描述了这一现象。当机器人的拟人化因素处于较低水平时,对人类行为和绩效的影响并不显著;即便处于较高水平,其影响也更为复杂,在很大程度上取决于某些因素的调节作用,而且过度的拟人化更容易让人在交互过程中感到不安。因此,在设计机器人时,需要谨慎考虑其拟人化因素,避免陷入“恐怖谷”陷阱,这就需要准确衡量这些拟人化

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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