17、人类运动控制精度极限与自闭症儿童社交能力训练的相关研究

人类运动控制精度极限与自闭症儿童社交能力训练的相关研究

人类运动控制精度极限研究

在人类运动控制精度的研究中,针对不同设备进行了目标获取性能的实验。实验设备包括鼠标、自由空间设备和手写笔,研究聚焦于目标大小对目标获取性能的影响,并引入了设备的人类分辨率(DHR)这一概念。

不同设备的实验数据
  • 鼠标
    • 前三个数据点的斜率大致稳定,在 ID = 6 时斜率显著增加。虽然 ID = 7 时曲线斜率很陡,但由于数据变异性高,差异不显著。
    • 平均失败率在所有目标上都低于 4%,ID 对其无显著影响。这是因为鼠标具有自稳定能力,用户可通过反复尝试并在指针到达目标后释放压力,用非优势手确认。不过,这种试错方法会导致获取时间大幅增加和变异性提高。
    • 根据与菲茨定律无显著偏差的最后一点,估计该鼠标的 DHR 在目标大小 0.036 毫米以上、0.018 毫米以下,即 700 - 1400 dpi 之间。
  • 自由空间设备
    • 平均时间呈曲线形状,斜率持续增加,除最后一个外,其他差异均显著。最后一次斜率估计(ID = 7)的变异性比之前大得多。
    • 失败率对目标大小的性能敏感性更具指示性。在前三个目标大小下,失败率低于 5%,无显著差异;目标大小为 2.4 毫米时,失败率跃升至 12%;最小目标大小下,失败率高达 60%。由于缺乏自稳定能力,参与者在小目标上难以保持指针,目标太小时会选择放弃。该设备的 DHR 估计在 5
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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