伺服-高斯模型预测手动追踪成功率：路径转向与一维移动目标的追踪

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我们提出了一个用于预测连续手动追踪任务成功率的伺服-高斯模型。两个任务用于验证该模型：路径转向和一维移动目标的追踪。我们假设：(1)手部运动遵循伺服机制模型，(2)子运动终点形成双变量高斯分布，从而能够预测子运动终点落在容差范围内的成功率，以及(3)如果知道子运动的数量，整个试验的成功率可以预测。交叉验证显示转向任务的R² > 0.92，MAE < 4.9%，追踪任务的R² > 0.95，MAE < 6.5%。这些结果表明，即使对于未知数据集，我们提出的模型也能提供高预测精度。