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71.
张向群 《广州体育学院学报》1998,(3)
为了优化教学过程提高教学效果 ,通过教学实验发现 ,清晰的动作表象与技能迁移密切相关 ,共同的身体素质要求和相似的关键技术环节是技能间迁移的基础 ,对技术动作的高度分化和概括化则是产生技能迁移的根本原因。 相似文献
72.
李红兵 《成都体育学院学报》1998,(4)
】运用R-型因子分析法研究影响体育院系游泳普修课学生掌握和提高蛙泳技术的主要因素,探索构成学生掌握和提高蛙泳技术的主因子结构,依据有关学科理论定量分析各主因子对掌握和提高蛙泳技术的影响程度及作用,结果表明:弹跳力与记忆综合特征因子、柔韧与动感综合特征因子分别是主因子结构中第一、第二主因子,它们对蛙泳技术的学习影响及作用相对较大。通过对这两个主因子中的高载荷因子的逐步回归计算,建立了蛙泳技术教学的数学模型,制定出学生身体素质、认知心理能力的评价等极标准,从而为控制教学过程和提高教学效果提供了参考信息和理论依据 相似文献
73.
本文综述了语音文本中标点符号识别的相关概念和基于句法—语义规则以及基于语料库和统计语言模型的主要识别方法,并介绍了几个典型的标点符号识别系统。最后,指出了有待进一步研究的关键性问题。 相似文献
74.
利他性偏好在经济学领域对"经济人假设"产生了深远的冲击。知识型人才不仅关注自身的利益,也关注他人、社会和国家的利益。核心价值观认同对知识型人才的技术创造力存在着内在的激励作用。以我国知识型团队为样本数据,借助结构方程模型检验了知识型人才核心价值观认同、成功智力和组织竞争力之间的相关性,发现核心价值观认同对知识型团队组织竞争力促进效应的存在性,为我国知识型团队人力资本开发战略与策略的调整,以及为我国人力资源管理学科建设的推进提供了现实性的理论支持。 相似文献
75.
眼动的速度最高可达到600°/s,具有比人手更灵敏的反应,因此有更好的实时性和应激性,通过眼动识别可以准确反映人体的动作特征,实现动作的判断和预测。采用眼动识别的图像处理算法实现对乒乓球运动员的动作预测,提高攻球效能,改进乒乓球攻击和防御的目的性。传统方法中对乒乓球运动员的眼动识别算法采用边缘特征融合算法,对运动员的动作变换跟踪性能不好,提出一种基于多模态融合眼动识别的乒乓球运动员动作预测算法。提取边缘特征,进行虹膜定位设计,统计搜索区域灰度直方图分布,建立虹膜颜色与边缘联合特征模板,通过多模态融合眼动时变分析,采用从粗到细的处理方法,在减少匹配对应项的同时进行动作预测相关系数匹配,预测跟踪目标中心,实现动作预测,仿真结果表明,算法对运动员的动作预测准确度高,实现对乒乓球运动员动作的实时跟踪和识别。 相似文献
76.
智能手机动作识别系统设计中,设计线性反馈控制算法,提高手机对动作识别的灵敏度和准确度。传统的智能手机动作识别控制算法采用分层子维空间运动规划,提出一种加权最小范数广义逆RRT规划算法,提出一种改进的智能手机动作识别系统线性反馈控制算法,但存在对智能手机动作识别控制精度不高,控制延迟较大等问题。为此,提出一种改进的智能手机动作识别系统线性反馈控制算法,进行了智能手机的动作识别系统模型构建,构建智能手机动作识别系统的运动方程。然后采用线性控制策略,提高对智能手机动作识别的稳定性和精确性,构建智能手机动作识别的闭环系统,求得动作控制矩阵两边相应的元素,构成时变时滞函数,得到改进的线性反馈控制输出。在算法设计的基础上,进行软件编译,在应用层运行Android的应用程序,由此实现了对智能手机的动作识别控制。仿真结果表明,设计的智能手机动作识别系统具有较好的控制精度,抗干扰能力较强,稳定性好,控制精度较高,能准确跟踪动作变化情况,避免了迟延控制和差错控制。 相似文献
77.
针对一般的语音识别算法均存在抗噪能力不好的问题,无法满足音乐检索系统的需求。针对于此,本文以抗噪能力为基础对MFCC语音识别算法进行了优化,第一步是通过F比方法加权优化了MFCC算法的特征参数,估计出各维特征分量对识别率的影响,并将其提取出来,然后采用主成分分析法对提取的特征分量进行降维处理,以降低计算复杂度,减少数据存储量,加快训练时间,最终提高识别效率。算法仿真结果表明,本文提出的基于抗噪能力优化的MFCC语音识别算法具有较好的抗噪能力,比传统MFCC算法对音乐检索的精确度更高。 相似文献
78.
基于改进神经网络的图像生物特征识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
在图像的固定生物特征识别过程中,传统的识别方法针对像素质量不高的问题,很难建立完整的寻优计算过程,识别效果不好。提出基于改进神经网络算法的图像特征识别方法。通过量子计算对神经网络进行优化,优化神经网络在特征识别中的阀值确定过程,完成图像识别。实验结果表明,利用改进的算法进行图像特征识别,能够极大的提高生物特征识别的准确性,扩展了应用的范围。 相似文献
79.
为了能够简单快速识别出雷达信号脉内调制类型,提出了一种简单高效的调制类型粗识别方法。首先对输入信号进行平方处理,经FFT变换得到其频谱并计算出平方后的信号3d B带宽,最后将平方后的信号3d B带宽与阈值比较,粗识别出调相信号和调频信号。仿真结果表明,该方法使输入信号的频谱特征更加明显,验证了该方法的有效性和实用性。 相似文献
80.