41、学生压力水平统计分析与智能安全头盔的创新设计

学生压力水平统计分析与智能安全头盔的创新设计

学生压力水平分析

在当今社会,压力问题愈发普遍。据统计,全球约94%的人感觉自己处于压力之下,在印度,这一比例达到了约82%。尤其值得关注的是,印度16 - 24岁的人群比其他国家同年龄段的人压力更大,这意味着大学生群体承受着较高的压力。

造成学生压力的原因是多方面的。一方面,对于大学生而言,他们原本以为大学生活充满乐趣而无需过多学习,但随着时间推移,难以应对学业,进而导致抑郁。另一方面,专业课程的学生比普通学位课程的学生压力更大,这是因为他们需要面对日常的学业评估、必须参加的课外活动等。此外,外部因素如父母压力、教师压力、物理环境和人际关系,以及内部因素如心理变化、对他人的态度、愤怒、恐惧和担忧等,都会导致压力,最终可能引发抑郁甚至自杀念头。

为了分析学生的压力水平,可以采用以下方法:
1. 心理问卷法 :使用预先定义的问卷,包含一般性问题,而非针对特定个人子群体。
2. 生理测量法 :通过测量生理参数,如血压、迷走神经张力和唾液淀粉酶等。研究表明,人在压力状态下生理行为会发生显著变化。

其中,感知压力量表(PSS)是一种广泛使用的测量心理压力的方法。它能给出一个全球通用的压力得分,涵盖一般性问题,而非关注特定事件。使用该量表时,受试者需对前一个月的情况进行自我评估,根据得分将受试者分为低压力、中度压力和高压力三类。

PSS有不同类型,如PSS 4、PSS 10和PSS 14。PSS - 4的Cronbach’s alpha值仅勉强可接受,因为它包含的问题比PSS - 14和PSS - 10少,而C

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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