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81.
Measurement of ground reaction force (GRF) in running provides a direct indication of the loads to which the body is subjected
at each foot-ground contact, and can provide an objective explanation for performance outcomes. Traditionally, the collection
of three orthogonal component GRF data in running requires an athlete to complete a series of return loops along a laboratory
based runway, within which a force platform is embedded, in order to collect data from a discrete footfall. The major disadvantages
associated with this GRF data collection methodology include the inability to assess multiple consecutive foot contacts and
the fact that measurements are typically confined to the laboratory. The objective of this research was to investigate the
potential for wearable instrumentation to be employed, in conjunction with artificial neural network (ANN) and multiple linear
regression (MLR) models, for the estimation of GRF in middle distance running. A modular wearable data acquisition system
was developed to acquire in-shoe force (ISF) data. Matched data sets from wearable instrumentation (source data) and force
plate (target data) records were collected from elite middle-distance runners under controlled laboratory conditions for the
purposes of ANN and MLR model development (MD) and model validation (MV).
In terms of statistical measures of prediction accuracy the MLR model was found to provide a superior level of accuracy for
the prediction of the vertical and medio-lateral components of GRF and alternatively, the ANN model provided the most accurate
predictions of the anterior-posterior component of GRF. The prediction accuracy of each component of GRF was found to be governed
by the inherent signal variability, in which case the vertical and anterior-posterior components were more reliable and subsequently
predicted significantly more accurately than the medio-lateral component.
The emerging capability for obtaining continuous GRF records from wearable instrumentation has the potential to permit unprecedented
quantification of training stress and competition demands in running. 相似文献
82.
太极拳运动中膝关节损伤机制和预防 总被引:6,自引:0,他引:6
膝关节损伤在太极拳运动中较常发生,它的损伤与太极拳运动的动作姿势、技术动作、下肢肌肉的收缩力和韧带的牵拉力等因素有密切关系。研究太极拳运动中膝关节损伤的原因,是为了更好而有效地达到预防膝关节损伤的目的,也为改进教学、训练的方式方法提供依据。 相似文献
83.
对人工智能(AI)在体育传播领域的应用进行系统研究,认为AI在体育传播中的应用已覆盖新闻的采集与写作,传播内容的编辑与整合、分发与监管,人机交互传播与体验等多个方面,并给体育传播者、传播内容、传播平台、用户以及传播效果等带来全方位的影响:体育传播者的核心价值由体育内容生产转变为体育价值引导与创造;传播内容的价值由体育信息传递扩展至场景连接;泛内容生态平台下传统体育媒体寻求新的转向;技术融合背景下AI赛事直播提升用户体验;体育传播风险的衍生与叠加。对此,应注重体育传播的价值引导和创造,构建体育传播场景,强化用户体验,重视AI平台建设与技术合作,合理规避AI传播带来的各种风险。 相似文献
84.
根据遗传算法和人工蜂群算法各自特点,在遗传算法框架上,利用人工蜂群算法中跟随蜂选择\搜索策略,代替遗传算法中的变异操作,提出一种基于人工蜂群算法跟随蜂选择\搜索的混合遗传算法,并应用到0-1背包问题中。实验结果表明了该算法的有效性。 相似文献
85.
86.
人工神经网络在电力系统谐波分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
电力系统中各种非线性负载的广泛应用,特别是各种电力电子装置的广泛应用,是系统产生谐波的主要根源;而大量的电力电容器组的使用,则进一步加剧了谐波的危害。本文主要围绕如何用Adaline神经元模型实现电力系统的谐波分析,并分析了Adaline神经元模型的改进方法。 相似文献
87.
胡修远 《宁波教育学院学报》2013,(6):80-83
自计算机游戏诞生始,人工智能即伴随着它的发展。本文阐释了智能与人工智能的概念,对游戏人工智能的发展与分类做了梳理,并列举了计算机游戏中常见的人工智能应用技术,指出游戏人工智能作为提高计算机游戏品质、延续游戏生命力的一种强大技术,已引起了学界与产业界广泛的关注与重视。 相似文献
88.
刘婷婷 《青岛教育学院学报》2013,(3):12-15
马濠运河是元朝时开凿未果、后于明朝开通的我国第一条人工海水运河,是胶莱运河的重要组成部分,它的开通在历史上起到了重要的海运枢纽作用。从自身和外部两大部分来探讨马濠运河的废弃原因,自身原因是马濠运河的水源不足、河道浅涩、泥沙淤积等;外部原因又分为胶莱运河的废弃、倭寇侵扰、政府对内对外战事的频繁及政府资金短缺等。另外,对马濠运河重新开通的可行性也进行了探讨。 相似文献
89.
90.
本文简要介绍了自组织特征映射神经网络的基本原理,并利用其原理对土地复垦的条件分类进行了初步研究.通过实例验证取得了满意的结果. 相似文献