5、应用界面的层次结构与个性设计

应用界面的层次结构与个性设计

1. 界面元素优先级排序

在设计应用界面时,需要根据场景中的使用情况对界面元素进行优先级排序。常见的界面元素包括:
- 基于结果可采取的操作
- 分页功能
- “提交”按钮
- 成功/错误消息提示
- 页脚
- 全局导航
- 局部导航
- 登录/注销区域

根据场景的使用暗示,为这些元素从最重要到最不重要进行编号。例如,在一个管理医疗患者记录的应用中,若用户最常进行的操作是编辑现有记录,且在管理记录前需要先找到记录,那么搜索功能就应比“创建新记录”按钮更具视觉突出性,因为搜索功能使用更频繁。

2. 定义层次结构
  • 依据用户流程 :了解用户在任务之间的操作流程,以及他们对应用主要部分的操作期望,有助于做出合理的元素放置决策。比如,若大多数用户在任务间隙会使用全局导航,且期望在应用主要部分管理请求,那么将“创建新记录”按钮放在搜索功能附近但不那么突出的位置是合理的。之后可以通过原型设计和测试来评估这些决策。
  • 考虑UI模式 :在建立层次结构时,需要考虑UI模式,因为它们可能影响用户的期望。例如,搜索功能在网页应用中通常位于右上角,在电商和移动应用中位于顶部中心,这种放置模式暗示了其重要性。但在应用模式之前,要评估其在层次结构和用户期望方面是否适用。比如,无限滚动在社交媒体中常见,但在显示基于文本的结果时可能不适用,用户可能更希望使用分页功能。
3. 不同应用级别和跨平台的层次结构

应用的层

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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