10、老年在线学习界面与听力康复应用模型研究

老年在线学习界面与听力康复应用模型研究

一、老年在线学习界面研究

1.1 字体大小眼动实验

1.1.1 实验设计

实验主体和设备与之前相同。在实验材料方面,依据相关研究,不同常用字体对汉字认知无显著影响,所以实验样本采用微软雅黑字体。根据现有老年在线学习界面的字体大小统计,选取 12 像素、14 像素和 16 像素三种字体大小作为自变量。将相同的老年课程名称文本内容放置在三种不同界面布局的主要区域,每种布局有三种字体大小。

实验步骤如下:
1. 测试人员向受试者解释测试过程,待受试者正确理解需完成的任务后开始实验。
2. 受试者坐在距离屏幕约 60 厘米的显示器前的椅子上进行眼动校准。
3. 首先显示“实验开始”的图片,持续 2 秒,为受试者适应实验提供缓冲。
4. 测试人员说出目标搜索词,要求受试者在实验样本界面中搜索目标词。完成搜索任务后,告知测试人员,眼动仪记录任务完成时间,按空格键切换到下一个界面,依次完成 9 个界面的目标词搜索任务。

1.1.2 实验结果分析
任务搜索时间分析

根据界面布局分析,在界面主要内容区域设置 AOI 区域,比较三种不同字体大小在相同字体布局、角落布局和模块化布局下对用户认知负荷和用户体验的影响。具体数据如下表所示:
| 任务搜索时间(s) | 16 像素 | 14 像素 | 12 像素 |
| — | — | — | — |
| 相同字体布局 | 9.78 | 16.06 | 20.64 |
| 角落布局 | 8.56 | 15.37 | 19.96 |
|

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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