检索结果-南通市图书馆

作者：吴明岳北京体育大学

学位级别：硕士

研究背景:网球运动是一项对技术动作要求很高的运动。在日常网球训练中,技术动作质量的有效监控对科学安排网球运动员的训练负荷具有重要意义。现行网球技术动作质量评价一般由教练员主观决定,且教练员难以兼顾多位运动员同时训练。研... 详细信息

研究背景:网球运动是一项对技术动作要求很高的运动。在日常网球训练中,技术动作质量的有效监控对科学安排网球运动员的训练负荷具有重要意义。现行网球技术动作质量评价一般由教练员主观决定,且教练员难以兼顾多位运动员同时训练。研究目的:本研究采用惯性测量单元(IMU)采集网球击球数据,机器学习方法处理数据,从而实时识别和分类三级不同水平受试者的五种网球基本技术动作。并基于三级不同水平受试者的ITN单因素方差分析结果、技术动作可视化图像对比和分类结果建立水平评估系统。从而为教练员或运动员提供实时网球击球生物力学数据反馈。研究对象与方法:研究对象:本研究选取36名男性右手持拍受试者,按运动成绩分为精英运动员组(N=12),次精英运动员组(N=12)和业余爱好者组(N=12)。研究方法:***:ITN测试遵循相应标准严格进行,且对三级不同水平受试者的训练年限和ITN场地测试结果进行单因素方差分析。2.数据采集:将镶嵌有三轴加速度和三轴角速度的IMU(采集频率:50Hz)佩戴于受试者持拍手手腕处,并通过无线低耗能蓝牙技术与智能手机相连接采集受试者的网球发球、正手击球、正手截击、反手击球和反手截击各30个有效球数据。再通过云储存技术将数据实时传送至终端进行数据处理。3.数据处理:ITN测试结果采用IBM SPSS 26.0进行单因素方差分析。惯性测量数据采集后经过数据预处理、分段、特征提取、主成份分析降维和利用支持向量机(SVM)、K近邻(K-NN)以及朴素贝叶斯(NB)机器学习算法识别和分类网球技术动作。研究结果:三级不同水平运动员相互之间的训练年限和ITN场地测试总分、等级以及各单项测试均存在极显著性差异(P<0.001);三轴加速度和三轴角速度原始数据可明确区分出三级不同水平受试者的五项网球技术动作;SVM(StandardScaler)识别和分类三级不同水平受试者的五项网球技术动作的平均精确度最高达90%。K近邻算法在K=7时精确度最高达到47%。朴素贝叶斯算法最高精确度达到64%。结论:本研究证实IMU佩戴于受试者持拍手手腕处与智能手机相连可有效采集网球击球数据,SVM(StandardScaler)能够识别和分类出三级不同水平受试者的五项网球技术动作并且精确度达到90%。基于IMU设备和机器学习可构建网球水平评估系统。

关键词：网球 IMU 机器学习技术动作水平评估

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

中产阶级与社会稳定

美与时代（城市） 2016年第2期 129-130页

作者：吴明岳上海大学

中产阶级的兴起已经成为后现代语境中的一个世界性话题。在对以往文献梳理的基础上,界定中产阶级的概念,并辨析中产阶级是社会稳定器还是社会变革的力量。研究指出,作为一定生活标准和生活方式的群体,中产阶级既是一种社会稳定的力量,... 详细信息

中产阶级的兴起已经成为后现代语境中的一个世界性话题。在对以往文献梳理的基础上,界定中产阶级的概念,并辨析中产阶级是社会稳定器还是社会变革的力量。研究指出,作为一定生活标准和生活方式的群体,中产阶级既是一种社会稳定的力量,又是社会变革的推动者。

关键词：中产阶级社会稳定器社会变革力量

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

网球技术动作分析的研究现状及最新进展研究

当代体育科技 2021年第8期11卷 90-92页

作者：吴明岳北京体育大学竞技体育学院北京100084

网球运动是一项对技术动作要求很高的运动,网球技术动作分析一直是有关网球研究的重要方向。因此,该研究通过多个文献数据库以网球技术动作为关键词搜索文献,并通过整理文献发现,对网球技术动作的研究方法主要分为传统研究方法和利用可... 详细信息

网球运动是一项对技术动作要求很高的运动,网球技术动作分析一直是有关网球研究的重要方向。因此,该研究通过多个文献数据库以网球技术动作为关键词搜索文献,并通过整理文献发现,对网球技术动作的研究方法主要分为传统研究方法和利用可穿戴传感器研究网球技术动作的方法。传统研究方法主要有视频分析、肌电分析、动作捕捉器分析及多种方法相结合分析网球技术动作。同时随着微机电系统(MEMS)的发展,可穿戴传感器设备逐渐应用于诸多领域。

关键词：网球技术动作 MEMS 可穿戴传感器设备

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于CMIP6的岷沱江流域径流预估

水生态学杂志 2024年

作者：江楠倪福全邓玉向军吴明炎康文东岳紫莹四川农业大学水利水电学院

岷沱江流域是长江流域的重要组成部分，其径流变化事关成渝双城经济圈可持续发展。为揭示岷沱江流域未来径流变化趋势，基于SWAT模型和第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6），采用6个全球气候模式（GCMs）的多模式集合平均（MME），将... 详细信息

岷沱江流域是长江流域的重要组成部分，其径流变化事关成渝双城经济圈可持续发展。为揭示岷沱江流域未来径流变化趋势，基于SWAT模型和第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6），采用6个全球气候模式（GCMs）的多模式集合平均（MME），将基准期（1981―2014年）与未来2个时期2017―2050年和2057―2090年对比，评估4种不同的共享社会经济路径（SSPs）下岷沱江流域未来径流情况。结果表明：（1）SWAT模型在岷沱江流域径流模拟中具有较好的适用性，研究区7个水文监测站月径流模拟效果较好；（2）采用MME模拟气温和降水相关系数分别为0.99和0.93，模拟值与观测值有极高的相似度；（3）相较基准期，在各种情景下，未来岷沱江流域年均气温呈增加趋势，SSP5.8-5增温最为明显，年均降水量呈波动上升趋势；（4）不同情景下的未来2个时期，岷沱江流域的径流量将会减少，2017―2050年期间径流减少的幅度大于2057―2090年，减少的区域集中在岷江上游、沱江下游和青衣江流域。降雨的增加并不能完全消弭流域持续温升驱动的径流量减少。研究结果可为岷沱江流域水资源科学管理和决策提供科学依据。

关键词：第六次国际耦合模式比较计划 SWAT模型径流集合预估岷沱江流域

基于CMIP6的嘉陵江流域径流及水文干旱预估

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

长江流域资源与环境 2024年第5期33卷 1004-1017页

作者：吴明炎倪福全邓玉岳紫莹江楠康文东向军四川农业大学水利水电学院四川雅安625014

探究嘉陵江在未来气候下径流及水文干旱变化,可为嘉陵江流域水资源管理和水旱灾害防治提供参考依据。基于嘉陵江流域1980~2020年水文气象数据构建土水评估工具(Soil and Water Assessment Tool,SWAT)模型,使用第六次耦合模式比较计划(Co... 详细信息

探究嘉陵江在未来气候下径流及水文干旱变化,可为嘉陵江流域水资源管理和水旱灾害防治提供参考依据。基于嘉陵江流域1980~2020年水文气象数据构建土水评估工具(Soil and Water Assessment Tool,SWAT)模型,使用第六次耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6)5个气候模式中的4个情景数据驱动SWAT模型,分析未来(2021~2100)气候变化下嘉陵江流域径流变化情况。结果表明:(1)嘉陵江流域控制站北碚水文站月径流率定期和验证期决定系数(coefficient of determination,R^(2))和纳什系数(Nash-Sutcliffe,NES)均大于0.8,偏差百分比(Percent Bias,PBIAS)小于±10,SWAT模型能够较好地适用于目标流域;(2)基于历史时期统计降尺度后的CMIP6数据能够提供可靠的径流及干旱预估;(3)加权多模式集合形式能较好地提高模拟精度,降低单个CMIP6气候模式的不确定性;(4)与历史时期(1980~2014)相比,未来嘉陵江流域最高、低气温、降水量、蒸散发均呈现增加趋势。(5)SSP1-2.6情景嘉陵江未来径流显著增长,SSP2-4.5和SSP5-8.5径流非显著增加,SSP3-7.0径流非显著减少;夏季径流减少幅度最大。(6)未来流域标准径流指数(Standardized Runoff Index,SRI)呈增长趋势,流域表现出湿润化,干旱事件集中发生于秋、冬两季;由近期至远期,SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP3-7.0情景干旱发生在秋季频率减少,而冬季频率增加。

关键词：嘉陵江流域 CMIP6数据水文干旱径流

社会支持网络对杭州市下沙大学生创业影响的实证研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

现代商业 2013年第18期 279-280页

作者：金倩王晓丹包翩翩虞元怡吴明岳浙江财经大学工商管理学院浙江杭州310018 浙江财经大学金融学院浙江杭州310018 浙江财经大学财政与公共管理学院浙江杭州310018

本研究通过对杭州市下沙高校大学生创业情况的实地调研,分析社会支持网络的精神支持、物质支持、信息支持以及服务支持对大学生创业行为中的创业机会识别、创业资源获取以及团队能力发挥的影响,以提出建设性意见,从而提高下沙高校学生... 详细信息

本研究通过对杭州市下沙高校大学生创业情况的实地调研,分析社会支持网络的精神支持、物质支持、信息支持以及服务支持对大学生创业行为中的创业机会识别、创业资源获取以及团队能力发挥的影响,以提出建设性意见,从而提高下沙高校学生的创业绩效。

关键词：社会支持网络下沙大学生创业机会创业资源团队能力

基于可穿戴设备和机器学习实时监控网球击球负荷的可行性研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于可穿戴设备和机器学习实时监控网球击球负荷的可行性研究

基于ITN和MEMS惯性测量的我国网球技术分级标准研究

第十二届全国体育科学大会

作者：吴明岳李燕春胡扬范梦娇王宇帆北京体育大学竞技体育学院北京体育大学中国运动与健康研究院上海交通大学工程学院

研究目的:在日常网球训练中,教练员和运动员通常主观控制网球击球负荷。本研究通过可穿戴设备采集网球击球数据,并结合机器学习进行实时识别与分类,从而验证实时监控网球击球负荷的可行性。研究方法:1.研究对象:本研究随机招募12名男子... 详细信息

研究目的:在日常网球训练中,教练员和运动员通常主观控制网球击球负荷。本研究通过可穿戴设备采集网球击球数据,并结合机器学习进行实时识别与分类,从而验证实时监控网球击球负荷的可行性。研究方法:1.研究对象:本研究随机招募12名男子右手持拍的国家二级网球运动员（年龄:25.33±1.44,身高:178.67±5.73,体重:71.17±6.25,训练年限:5.71±1.32,ITN等级:ITN3）。2.数据采集:数据采集前先对所有受试者进行国际网球等级（ITN）测试以测试验证受试者现有水平。数据采集首先将可穿戴设备佩戴于受试者持拍手手腕处,并通过无线低耗能蓝牙技术与智能手机相连接采集网球击球数据,采集网球运动中最常用的发球、正手击球、反手击球、正手截击和反手截击各三十个有效球数据。最后通过云储存将数据实时传送至终端进行处理。3.数据处理:数据处理使用Python语言编码从Scikit-learn数据库中导入数据处理工具以及分类算法,数据处理通过数据预处理、分段、特征提取、降维和分类五个步骤,最终识别和分类五项基本网球技术动作。数据首先需要过滤、降噪和清洗等步骤对数据进行预处理。数据预处理后通过峰值法,自上而下和滑动窗口的方法对网球击球的数据流进行分段,将数据分段成单个击球数据,且可提供单次击球时间和峰值等参数。然后,通过时域主导提取网球击球动作的108个特征值。通过主成分分析（PCA）将高维数据降低到分类所需的低维度数据,并保留重要特征。最后,采用分类任务最常用的支持向量机（SVM）算法对网球击球进行识别和分类。研究结果:1.可视化结果:通过可穿戴设备采集的网球击球三轴加速度和三轴角速度数据可视化处理后可明显区分六种网球击球;网球击球可明显区分网球击球准备阶段、击球阶段和随挥阶段;通过数据可视化后也可得出单次击球时间。2.模型构建与验证:训练集模型构建后,测试集能够验证训练集模型的价值。3.识别与分类结果:支持向量机算法分类网球一区发球的精确率、召回率和f1得分均为56%,二区发球的精确率、召回率和f1得分均为52%;正手击球的分类精确率为97%,召回率为96%以及f1得分为97%;反手击球的分类精确率为97%,召回率为99%以及f1得分为98%;正手截击的分类精确率、召回率及f1得分均为98%;反手截击的分类精确率为99%,召回率及f1得分均为1。机器学习算法分析传感器数据的方法可有效的区分网球基本技术动作,为网球击球训练的负荷监控提供参考。4.混淆矩阵:网球击球识别的混淆矩阵识别二区发球正确130次击球,错误把二区发球识别成一区发球121次;识别反手截击正确181次,能够完全分类所有反手截击;分类反手击球正确225次;识别一区发球正确154次,错把一区发球识别成二区发球122次;识别正手截击190次;识别正手击球正确191次。5.数据处理标准化:c值相同时,log（gamma）值越小,准确率越高。随着c值增大,log（gamma）值的四个值均会出现准确率增加。并且,log（gamma）值为2,c值为-0.2开始,准确率增加不明显;log（gamma）值为3,c值为1时,准确率增加较少;log（gamma）值为4时,c值从-1.0-0准确率极低,c值大于0后,准确率增加显著;log（gamma）值为5时,c值为0-1时,准确率极低,c值大于1后,准确率迅速增加。最终通过网格搜索找到的最佳估计量为gamma=0.0001时准确率最高。研究结论:本研究可基于镶嵌有三轴加速度和三轴角速度传感器的可穿戴设备和支持向量机算法初步构建网球击球负荷监控系统。所能监控的技术动作包括常用的网球正手击球、反手击球、正手截击和反手截击。

关键词：网球击球负荷传感器可穿戴设备机器学习

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

基于ITN和MEMS惯性测量的我国网球技术分级标准研究

第十二届全国体育科学大会

作者：吴明岳李燕春胡扬范梦娇王宇帆北京体育大学竞技体育学院北京体育大学中国运动与健康研究院上海交通大学机械与生物医学工程系

研究背景:我国目前现有的网球等级认证主要是由国家体育总局认证的等级证书。然而,认证过程主要根据运动员参加比赛的级别和名次,由于不同比赛对手或者各方面因素的影响,对于不同网球等级的定性界定仍然存在争议。研究目的:本研究通过... 详细信息

研究背景:我国目前现有的网球等级认证主要是由国家体育总局认证的等级证书。然而,认证过程主要根据运动员参加比赛的级别和名次,由于不同比赛对手或者各方面因素的影响,对于不同网球等级的定性界定仍然存在争议。研究目的:本研究通过国际网球等级(ITN)和微机电系统(MEMS)惯性传感器采集的运动数据分别验证我国现有的网球技术水平等级分级标准。研究方法:(1)研究对象:实验采用随机抽样的方法招募24名男子右手持拍选手,其中包括12名国家一级运动员及国家健将,年龄(年):24.42±2.54,身高(cm):183.42±6.91,体重(kg):79.58±8.80,训练年限(年):13.58±3.42;12名国家二级运动员,年龄(年):25.33±1.44,身高(cm):178.67±5.73,体重(kg):71.17±6.25,训练年限(年):5.71±1.32。(2)数据采集:测试前首先进行国际网球等级(ITN)测试,国际网球等级测试是国际公认的网球技术水平评定标准,主要评估基本的五项网球技术动作(正手击球、反手击球、正手截击、反手截击和发球)的合理性和有效性以及技术动作掌握熟练程度。实验所使用的可穿戴传感器设备选用了Bosch Sensortec集成的BMI160(3mm x 2.5mm x 0.83 mm),采样最常见频率为50Hz。运动传感器提供方向(三轴陀螺仪)和加速度(三轴加速度计)的x-y-z维度读数。加速度计的最大射程是16g,陀螺仪的最大范围是2000/s,惯性数据采集首先通过镶嵌有三轴加速度和三轴角速度的惯性传感器测量单元佩戴于受试者持拍手手腕处,并通过低耗能无线蓝牙技术与智能手机相连接,分别采集30个网球正手击球、反手击球、正手截击击球、反手截击击球和发球有效球数据。(3)数据处理:两种不同运动等级运动员的ITN场地测试结果采用IBM SPSS26.0进行单因素方差分析。数据处理主要通过数据清洗、降噪和过滤,并最终通过可视化处理后实时呈现。我们在一个连续的数据输入信号中区分和分类两种运动技能水平的5项基本网球技术动作。动作的识别或分类涉及到对识别实例的进一步解释和108个带有标签的预测,这些预测是通过戴在腕式可穿戴设备上的惯性传感器数据得出。研究结果:(1)ITN总分:经单因素方差分析(F(2.33)=335.253,P<0.001),各组间ITN总分有显著性差异。Tukey事后测验显示,国家二级运动员组(314.667±16.255,P<0.001)ITN总分显著低于国家一级及国家健将组(384.417±17.370)。(2)ITN等级:经单因素方差分析,两组组间ITN水平有显著性差异(F(2,33)=658.913,P<0.001)。(3)击球深度测试:单因素方差分析(F(2.33)=46.294,P<0.001)结果显示,各组间的击球深度评价分数存在显著差异。Tukey事后测验显示,国家二级运动员组(59.6667±8.282888,P<0.001)的击球深度评估分数显著低于国家一级及国家健将组(78.0000±8.94427)。(4)击球准确性测试:单因素方差分析(F(2.33)=74.567,P<0.001)结果显示,各组间的击球准确性评估分数存在显著差异。Tukey事后测验显示,与国家一级及国家健将组(75.9167±6.30236)相比,国家二级运动员组(67.7500±8.33530,P<0.001)的击球准确性评估分数显著低于国家一级及国家健将组(75.9167±6.30236)。(5)截击深度测试:单因素方差分析(F(2.33)=185.964,P<0.001)结果显示,两组间的截击深度评定分数存在显著性差异。Tukey事后测试显示国家二级运动员组(39.9167±5.90005,P<0.001)的截击深度评定分数显著低于国家一级及国家健将组(61.0000±7.00649)。因此国家二级运动员组和国家一级及国家健将组在统计学上有显著性差异(P<0.001)。(6)发球评估:单因素方差分析(F(2.33)=158.641,P<0.001)结果显示,各组间的发球评价分数存在显著性差异。Tukey事后测验显示,国家二级运动员组(90.2500-6.34071,P<0.001)发球评估分数显著低于国家一级及国家健将组(100.0833-5.72805)。因此,国家二级运动员组和国家一级及国家健将组在统计学上有显著性差异(P<0.001)。(7)惯性测量:三轴加速和三轴角速度惯性测量数据可视化后可明确区分两级不同水平运动员的五项基本网球技术动作。研究结论:我国目前所现存的网球技术水平分级标准能够得到国际网球等级(ITN)场地测试结果以及惯性测量数据的验证,具有科学性。

关键词：惯性测量网球技术分级标准 ITN

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

从视觉神经科学的视角看地图视觉变量理论

地理学报 2024年第9期79卷 2191-2205页

作者：吴明光乔莉鸽闾国年南京师范大学地理科学学院南京210023 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室南京210023 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023

地图是地理学的语言,视觉变量是地图学的基础理论。然而,当前对地图视觉变量的研究主要以经验描述归纳为主,视觉机理解释不足,存在感知顺序不清晰、“形状”视觉变量划分粒度不精细、“位置”视觉变量界定不清楚3个基本问题。本文在总... 详细信息

地图是地理学的语言,视觉变量是地图学的基础理论。然而,当前对地图视觉变量的研究主要以经验描述归纳为主,视觉机理解释不足,存在感知顺序不清晰、“形状”视觉变量划分粒度不精细、“位置”视觉变量界定不清楚3个基本问题。本文在总结眼—脑系统中的主要视觉神经元的基础上,详细分析了视觉变量的神经机理,研究发现:①视觉变量的感知顺序首先是亮度和色彩,其次是简单的位置、方向、尺寸,最后是复杂的形状和纹理;旅游图的眼动实验表明,利用色彩能够被优先感知的特点,可以将色彩作为视觉线索,用于加强地图的视觉层次,引导读者的视觉注意力。②曲率可作为形状视觉变量的细分变量;可持续发展制图案例表明,曲率视觉变量可以有效用于表达定性、定量信息。③位置能够被视觉神经元直接高效识别和处理,应该被定义为一个视觉变量,但是在强调图形位置精度的情况下,它不宜变化。导航地图和印象地图的对比实验表明,位置视觉变量能够引起显著的视觉和情感唤醒度差异。本文研究结果可加深对地图视觉变量理论的理解,可为可持续发展制图、个性创意地图设计等提供新的视觉设计理论。

关键词：视觉变量地图学视觉感知视觉神经科学