22、直接操作界面:原理、评估与设计哲学

直接操作界面:原理、评估与设计哲学

在当今的计算机交互领域,直接操作界面是一个备受关注的话题。当我们提及直接操作界面时,脑海中往往会浮现出文件夹或文件柜形状的图标、下拉菜单、滑块和仪表盘、鼠标和窗口等元素,也就是现代图形界面。然而,直接操作界面不仅仅是一种图形交互风格,更是一种设计哲学。

直接操作的定义与发展
  • 原始定义与主张 :Shneiderman在1982 - 1983年首次提出直接操作这一术语,用于描述当时一类新兴的高度可用且有吸引力的系统,如显示编辑器、早期桌面办公系统、电子表格、CAD系统和视频游戏等。这些系统具有图形界面,允许用户通过手动操作而非键入指令来“直接”操作。操作通过特殊功能键、屏幕显示菜单和鼠标、笔、操纵杆等指点设备进行。Shneiderman总结了以下设计原则:
    1. 持续表示感兴趣的对象。
    2. 使用物理动作或带标签的按钮按压,而非复杂的语法。
    3. 快速、增量、可逆的操作,其对感兴趣对象的影响立即可见。
      他还声称这些系统具有诸多可用性优势,包括易学性、增强专家性能、易记性、更少的错误消息、更好的反馈、减少焦虑和增加控制。但他也承认,所选图形表示的质量对直接操作效果至关重要。
  • 现代直接操作界面 :13年后,Shneiderman仍然是直接操作方法的坚定倡导者。如今,信息可视化的现代发展代表了直接操作的现状和未来方向。例如,Dynamic Homefinder系统通过显示标有对应单个房屋的点的地图,让用户通过移动滑块来约束地图上显示的点的范围,体现了Shn
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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