也谈用户体验

本文探讨了提升应用用户体验的基本原则,包括统一性和延续性、简洁性、明确的导航、统一的异常处理以及及时响应,这五个方面是优化用户体验的关键。

       这里所说的用户体验是使用我们应用时对我们应用的感受。

      最基础的就是应用是能用的,用户可以通过应用完成要完成的工作,这是应用最低的体验要求了,就是不管多么的难用,最终是可以完成的,这是最基本的了。连用都不能用,就谈不上用户体验了。即应用是可用的。

       那么以先有后优的原则,我们应用完成了,能用了(先不说难用不难用吧),那么我们在此基础上怎么去优化呢?

       现在有已经成型的设计原则,很具有参考价值,以这些设计原则去优化我们的应用,就会有事半功倍的效果。

        有些简单的原则就能让你的应用看上去体验会好很多:

  1.  统一性和延续性,在不同的页面尽量使用一致的控件和交互方式

  2.   简洁,重点突出,流程明确,用户在进行每一个操作流畅是顺畅的无其他内容干扰的。

  3.  明确的导航,提示

  4.  统一的异常处理,成功处理,尽可能详细的错误提示,有路可退

  5.  及时响应,减少用户等待,有加载提示,耗时的操作尽可能有进度提示

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神经网络与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。
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