两种抗组训练方法对肌力影响的研究 被引量：5

1

作者 喻伯海 胡斐 +2 位作者 王晓磊 蔡文伟 王巍 《体育科技文献通报》 2017年第1期91-94,共4页

抗阻训练是提高肌肉力量和增加肌肉围度(如肌肉肥大)最主要的锻炼方法。为进一步提升肌肉状态,如适应高强度抗阻训练(HI-RT),推荐使用超过60%1RM的负荷。为进一步最大化增加肌肉力量和围度,一般都会建议力量训练重复至肌肉力竭。进行抗... 抗阻训练是提高肌肉力量和增加肌肉围度(如肌肉肥大)最主要的锻炼方法。为进一步提升肌肉状态,如适应高强度抗阻训练(HI-RT),推荐使用超过60%1RM的负荷。为进一步最大化增加肌肉力量和围度,一般都会建议力量训练重复至肌肉力竭。进行抗阻训练时,肌肉力量增长在重复至肌肉疲劳训练方式(力竭式训练)或未疲劳训练方式(非力竭式训练)中更有效尚存在争议。力竭式训练可能诱导产生更多的运动刺激引起肌肉力量增长。然而,进行非力竭式抗阻训练后,肌力增长幅度与力竭式抗阻训练后相似,且机体疲劳水平则相对较低。此外,两种力量训练方式均可引起肌肉力量增加,可能是力量训练产生的运动刺激和引起身体内分泌的变化导致,而两者之间的变化机制并不十分清楚,仍需进行更多的实验研究。 展开更多

关键词 抗组训练方式 肌肉力量 运动单位 训练学参数

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基于深度学习的电能质量扰动分类辨识 被引量：1

2

作者 袁于程 黄健 谢晨旸 《自动化仪表》 CAS 2023年第3期68-73,共6页

随着我国电力事业的飞速发展,人们对电能质量的关注度越来越高。为满足用户对电能质量的高要求,电能质量的治理尤其重要。电能质量扰动的分类辨识是电能质量治理的前提。提出了一种电能质量扰动的分类辨识算法。该算法只需输入原始扰动... 随着我国电力事业的飞速发展,人们对电能质量的关注度越来越高。为满足用户对电能质量的高要求,电能质量的治理尤其重要。电能质量扰动的分类辨识是电能质量治理的前提。提出了一种电能质量扰动的分类辨识算法。该算法只需输入原始扰动信号图像,便可辨识单一和叠加扰动信号的具体类别。首先,在数学建模的基础上,使用Matlab仿真单一和叠加扰动信号随时间变化的图像。其次,在特定频率下进行扰动信号采样,通过相空间重构法将采样获得的一维数据转换为二维平面轨迹图。再次,基于指定训练样本空间和标签,构建所需的卷积神经网络结构并经过迭代更新确定最终的网络结构训练参数。最后,对各类单一和叠加扰动进行分类辨识正确率的统计。仿真结果表明,该算法在不同信噪比的测试条件下具有良好的辨识正确率。仿真结果验证了该算法具有较强的抗噪性和鲁棒性。 展开更多

关键词 电网质量 扰动信号 相空间重构 二维平面轨迹图 卷积神经网络 训练参数 抗噪性 鲁棒性

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全身振动训练在慢性踝关节不稳治疗中的应用进展:范围综述

3

作者 李璐 李海伟 刘海涛 《循证护理》 2023年第10期1780-1786,共7页

目的:综述全身振动训练(WBV)在治疗慢性踝关节不稳(CAI)中的实际应用,探讨WBV的训练效果及训练参数等特征,为WBV在慢性踝关节不稳中的应用提供科学依据。方法:检索PubMed、Web of Science、EMbase、the Cochrane Library等数据库中关于... 目的:综述全身振动训练(WBV)在治疗慢性踝关节不稳(CAI)中的实际应用,探讨WBV的训练效果及训练参数等特征,为WBV在慢性踝关节不稳中的应用提供科学依据。方法:检索PubMed、Web of Science、EMbase、the Cochrane Library等数据库中关于WBV和慢性踝关节不稳为主题的文献,检索时限为2010年8月—2021年9月。结果:共检索到相关文献144篇,根据纳入和排除标准筛选以及阅读文献后最终纳入11篇文献,并对纳入文献进行特征归纳及分析。结论:与即刻干预相比,WBV长期干预可以改善慢性踝关节不稳病人踝关节的动静态平衡,提高姿势控制能力,增强肌肉活动和缩短肌反应时及提高踝关节活动范围;WBV在与牵伸治疗、平衡治疗等疗法结合治疗后效果更加显著。训练周期为3~6周,初始振动频率为30 Hz,最大振动频率为40 Hz,每2周增加5 Hz,振幅为2~4 mm的渐进式WBV训练参数可以明显改善慢性踝关节不稳病人的功能障碍;频率为5 Hz的训练可有效改善本体感觉。 展开更多

关键词 慢性踝关节不稳 全身振动 本体感觉 神经肌肉训练 训练参数 范围综述

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下肢康复器械SVM建模的关键技术 被引量：1

4

作者 刘通 李海富 +1 位作者 王丽荣 臧睦君 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2013年第1期38-44,共7页

为解决支持向量机用于下肢康复训练器驱动系统建模的训练参数选取问题,使用Simulink平台采集样本,通过Libsvm工具箱的相关接口进行对比实验,选取回归问题中较先进的3种目标函数寻优算法,讨论算法在建模中的应用范围和价值,并提出选取依... 为解决支持向量机用于下肢康复训练器驱动系统建模的训练参数选取问题,使用Simulink平台采集样本,通过Libsvm工具箱的相关接口进行对比实验,选取回归问题中较先进的3种目标函数寻优算法,讨论算法在建模中的应用范围和价值,并提出选取依据。研究结果表明,网格搜索和粒子群算法均方误差均接近于零,相关系数大于99%,适用于需求稳定和实用性强的系统;遗传算法不稳定,但在实验室仿真阶段研究支持向量机性能中亦有其实用性。该方法有效地解决了参数选取问题,同时也为进一步研究面向对象的目标函数极值寻优算法改进提供了基础。 展开更多

关键词 系统建模 康复训练器 支持向量机 训练参数

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公共资源网络中资源滥用行为检测研究仿真

5

作者 冯喆 侯霄昱 陈彦霖 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2020年第3期335-340,共6页

传统网络资源行为检测方法无法准确确定资源行为的符号观测,导致检测效果较差,整体检测严重受限。为此,提出一种新的基于隐马尔科夫模型的公共资源滥用行为检测方法。构建隐马尔科夫模型,通过数据分析,确定当前观测符号序列,利用Window... 传统网络资源行为检测方法无法准确确定资源行为的符号观测,导致检测效果较差,整体检测严重受限。为此,提出一种新的基于隐马尔科夫模型的公共资源滥用行为检测方法。构建隐马尔科夫模型,通过数据分析,确定当前观测符号序列,利用Windows操作系统信息为蓝本进行行为检测。建立敏感文件信息集,并使其分布在系统敏感文件夹中。在此基础上确定当前隐马尔科夫模型参数。计算对应序列概率差值,根据当前公共资源网络信息安全要求,设定实际阈值,确定资源滥用行为。仿真实验结果表明,该监测方法真实有效,具有较高的推广和应用价值。 展开更多

关键词 公共资源 网络行为 训练参数

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基于条件随机场的领域术语识别研究 被引量：14

6

作者 施水才 王锴 +1 位作者 韩艳铧 吕学强 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第10期147-149,155,共4页

领域术语是各个领域的核心词汇,在研究了大量领域文献的基础上,提出了一种识别领域术语的方法。该方法以现有成熟工具为依托,使用条件随机场模型统计领域术语的词性组合概率。在选定特征集后,通过调整特征和窗口的组合,制定一个最优特... 领域术语是各个领域的核心词汇,在研究了大量领域文献的基础上,提出了一种识别领域术语的方法。该方法以现有成熟工具为依托,使用条件随机场模型统计领域术语的词性组合概率。在选定特征集后,通过调整特征和窗口的组合,制定一个最优特征模板,同时通过10倍交叉验证法确定模型训练参数。实验结果表明,通过条件随机场模型分析领域术语的词性组合概率能够有效地识别领域术语。 展开更多

关键词 领域术语 条件随机场 词性组合 特征模板

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基于复合学习算法的配电网理论线损计算模型 被引量：5

7

作者 邓敏 刘克文 王宇飞 《电力建设》 2012年第2期1-4,共4页

为了提高配电网理论线损计算精度,提出一种基于复合学习算法的配电网理论线损计算模型。该模型将配电网理论线损计算抽象成多元回归问题,将理论线损计算的各类影响因素和理论线损值分别作为多元回归问题的输入向量和输出向量,并构造样... 为了提高配电网理论线损计算精度,提出一种基于复合学习算法的配电网理论线损计算模型。该模型将配电网理论线损计算抽象成多元回归问题,将理论线损计算的各类影响因素和理论线损值分别作为多元回归问题的输入向量和输出向量,并构造样本集输入到复合学习算法中加以训练,以得到配电网理论线损计算模型。复合学习算法由广义回归神经网络完成样本集训练,并在训练过程中利用粒子群算法动态地搜索广义回归神经网络最优训练参数,从而降低了理论线损计算模型的误差。实验结果显示,与传统方法相比基于复合学习算法的配电网理论线损计算模型具有更高的计算精度。 展开更多

关键词 配电网理论线损 复合学习算法 广义回归神经网络 训练参数选择 粒子群算法 多元回归问题

原文传递

基于改进SGA的神经网络权系优化训练

8

作者 聂诗良 黎洪生 李磊民 《西南工学院学报》 2001年第1期5-8,共4页

本文介绍了采用一种改进SGA来替代BP学习算法 ,对神经网络权系进行优化训练 ,仿真实验表明 ,SGA较BP收敛速度快 。

关键词 改进SGA BP学习算法 神经网络权系 优化训练

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基于SDPM算法的SVM模型的软硬件设计与实现

9

作者 宋蒙 蒋生强 《无线电通信技术》 2020年第4期485-490,共6页

支持向量积(Support Vector Machines,SVM)利用最优训练参数组合(Optimal Training Parameters Combination,OTPC)搭建模型的训练过程所涉及的总计算量是相当繁重的,软件处理这些运算会使得执行时长过久,从而不能满足SVM应用实时性的需... 支持向量积(Support Vector Machines,SVM)利用最优训练参数组合(Optimal Training Parameters Combination,OTPC)搭建模型的训练过程所涉及的总计算量是相当繁重的,软件处理这些运算会使得执行时长过久,从而不能满足SVM应用实时性的需要。为提升SVM搜索OTPC的性能,从算法和实现两方面进行了探索。在算法上,论证了共享点积矩阵(Share Dot Product Matrix,SDPM)算法,有效地降低搜寻OTPC时的点积计算量。在实现上,提出了基于SDPM算法来搜寻OTPC的软硬件协同架构。 展开更多

关键词 共享点积矩阵 支持向量机 最小序列最优化 最优训练参数组合

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基于正交试验法的神经网络优化设计 被引量：10

10

作者 黄鹍 陈森发 +1 位作者 亓霞 周振国 《系统工程理论方法应用》 2004年第3期272-275,共4页

运用正交试验法,以三层前向型神经网络为例,对神经网络的训练样本、权值和阀值、训练参数的选择进行分析和研究。在此基础上,提出一种基于正交试验法的神经网络优化设计方法。研究结果表明,正交试验法对于神经网络模型的确定具有很好的... 运用正交试验法,以三层前向型神经网络为例,对神经网络的训练样本、权值和阀值、训练参数的选择进行分析和研究。在此基础上,提出一种基于正交试验法的神经网络优化设计方法。研究结果表明,正交试验法对于神经网络模型的确定具有很好的效果,是一种既直观易行又客观科学的方法。 展开更多

关键词 正交试验法 神经网络 训练样本 权值和阀值 训练参数

原文传递

基于受限波尔兹曼机的GMAW管道打底焊的熔透预测方法 被引量：3

11

作者 徐中路 李静 +1 位作者 陈丹 李芳 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第10期239-242,共4页

在现代工业高速发展的背景下,焊接是现代制造领域的重要工艺方法之一,焊接质量的高低直接影响到工件的质量。受限波尔兹曼机RBM(Restricted Boltzmann Machine)作为一种机器学习模型,设置合适的各项学习参数,经训练样本训练后具有高精... 在现代工业高速发展的背景下,焊接是现代制造领域的重要工艺方法之一,焊接质量的高低直接影响到工件的质量。受限波尔兹曼机RBM(Restricted Boltzmann Machine)作为一种机器学习模型,设置合适的各项学习参数,经训练样本训练后具有高精度的预测能力。通过对视觉传感系统获得的GMAW熔池图像进行图像处理,提取详细的熔池参数,与焊接电流共同作为RBM的输入,预测焊接状态:焊透与焊穿。实验结果表明,在可接受的范围内,能够实现焊接质量实时监控的目标。 展开更多

关键词 RBM 图像处理 训练样本 熔池参数 质量监控

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