THE GENERATION OF VELOCITY PROFILES WITH AN ARTIFICIAL SIMULATOR
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A few years ago, a Kinematic Theory was proposed to analyze rapid human movements. The theory is based on a delta-lognormal equation which can be used to globally describe the basic properties of velocity profiles using seven parameters. This realistic model has been of great use to solve pattern recognition problems (signature verification, handwriting analysis and segmentation, etc.). To go further in that direction, a better understanding of the model is a prerequisite. This can be either in the context of psychophysical studies involving human subjects or in the context of computer simulations. In this paper, we use the same model form to develop a simulator that generates human-like velocity profiles. A basic subsystem model is both proposed and constructed with a Simulink Matlab tool; then many of these are connected to create an artificial neuromuscular network. Combining two networks in parallel, one agonist and the other antagonist, a synergy simulator is constructed. The similarity of the velocity patterns produced by the simulator is analyzed using a delta-lognormal parameter extractor. It is shown that the parameters extracted from artificially generated profiles vary in the same intervals as those of experimental profiles produced by human subjects. In future works the simulator tool will be used to study the control of rapid human movements.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle