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对排球裁判员焦虑状态的研究

武汉体育学院学报 1991年第2期25卷 47-48页

作者：甘其伟张百振华南师范大学湖南师大

本研究以参加晋升国家级考试的排球裁判员为对象:用斯皮尔伯格的焦虑调查表为测试工具,对排球裁判员的焦虑现象进行了初步的研究探讨。认为焦虑特质在一定条件下明显受到实验压力的影响;焦虑状态与焦虑特质在一定条件下并非表现出相关性... 详细信息

本研究以参加晋升国家级考试的排球裁判员为对象:用斯皮尔伯格的焦虑调查表为测试工具,对排球裁判员的焦虑现象进行了初步的研究探讨。认为焦虑特质在一定条件下明显受到实验压力的影响;焦虑状态与焦虑特质在一定条件下并非表现出相关性;排球裁判员工作前后的焦虑状态优秀组与对照组有着明显差异,这与裁判员的实践经验有关。上述结论的部分内容与目前国内已有的类似研究结论相悖。

关键词：排球裁判员焦虑特质焦虑状态

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我国排球裁判员视觉反应时初探

北京体育大学学报 1990年第2期 30-32+56+94页

作者：甘其伟周晓丹华南师大体育教研室衡阳铁路工程学校

本研究通过对视觉简单反应时和选择反应时两项指标的测定,发现体育运动能抑制简单反应时的延缓;中年以上裁判员的选择反应时有消退的趋势;优秀排球裁判员的视觉简单反应时和视觉选择反应时与其他裁判员相比不具备速度上的优势,这与因适... 详细信息

本研究通过对视觉简单反应时和选择反应时两项指标的测定,发现体育运动能抑制简单反应时的延缓;中年以上裁判员的选择反应时有消退的趋势;优秀排球裁判员的视觉简单反应时和视觉选择反应时与其他裁判员相比不具备速度上的优势,这与因适应裁判工作的要求而形成的心理定势有关;选择反应准确性高,是优秀裁判员的心理特征,对排球裁判工作具有重要意义.

关键词：排球裁判员选择反应简单反应时视觉选择

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中国高校运动员的临场压力因子确定

华南师范大学学报（自然科学版） 2007年第1期39卷 137-142页

作者：甘其伟田纳西州卫生部

通过问卷调查、因子分析和结构方程模型对中国高校运动员的临场压力源进行相关的确定.有效样本总数为391人(男257,女134).问卷材料为5级量表,由21个问题组成.主成分因子分析提炼出5个主要的临场压力源“辱骂”、“裁判”、“教练”、“... 详细信息

通过问卷调查、因子分析和结构方程模型对中国高校运动员的临场压力源进行相关的确定.有效样本总数为391人(男257,女134).问卷材料为5级量表,由21个问题组成.主成分因子分析提炼出5个主要的临场压力源“辱骂”、“裁判”、“教练”、“环境”和“对手”.经过结构方程模型的鉴定、评价和检测等过程,由这5个压力源构成的因子模型被证明与样本数据的分布相适应GFI=0.924,GFI=0.913.

关键词：急迫性应激源因子分析因子模型结构等式建模高校运动员

考试指导语对田径考试过程中个体情绪和成绩的影响

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体育师友 1994年第2期17卷 46-47页

作者：甘其伟徐水泉华南师大

指导语指“主试为交待任务向被试讲的话”,在体育考核工作中,指导语的内容包含考前动员,交待考试的评分标准、记分方法、提出考试的条件和要求等。教学过程中,我们注意到严格程度不同的考试指导语所激起的情景压力对学生的情绪和考试成... 详细信息

指导语指“主试为交待任务向被试讲的话”,在体育考核工作中,指导语的内容包含考前动员,交待考试的评分标准、记分方法、提出考试的条件和要求等。教学过程中,我们注意到严格程度不同的考试指导语所激起的情景压力对学生的情绪和考试成绩有相应的影响。但这种影响是否具有意义,目前国内还未见类似的报导。为此,我们组织了以考试指导语为课题的实验研究。1.研究对象与方法对象是在校本科学生257人(含女生108人)。采用资料研究、调查访问、实验等方法进行.以考试指导语为本实验的自变量。指导语依其目的性质、考试条件、教师的表情和语气等分为 AB 两个水平。其特点分别简述如下:指导语 A:

关键词：考试指导语测验焦虑运动项目考试过程考试成绩考试次数焦虑指数三级跳远评分标准中长跑

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高校体育课考试过程中个体焦虑现象的研究

体育学刊 1995年第3期2卷 66-69,102-103页

作者：甘其伟华南师范大学

为了解体育考试过程中,情景压力对个体情绪和考试成绩的影响,本文作者以337名大学生为研究对象,组织了为期两年的考试实验。实验结果表明:情景压力明显影响被试的测验焦虑;焦虑与技巧性较强或强度、运动量较大的体能型项目成绩相关,但... 详细信息

为了解体育考试过程中,情景压力对个体情绪和考试成绩的影响,本文作者以337名大学生为研究对象,组织了为期两年的考试实验。实验结果表明:情景压力明显影响被试的测验焦虑;焦虑与技巧性较强或强度、运动量较大的体能型项目成绩相关,但相关的正负性因项目的特点不同而异;性格倾向与焦虑不相关;等等这些为教师如何指导学生正常发挥体育考试水平提供了参考性意见。

关键词：焦虑情景压力考试指导语性格倾向

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对排球裁判员视觉差别感受性的研究

体育学刊 1995年第2期2卷 62-65,102页

作者：甘其伟华南师范大学

作者运用信号检测理论对包括国际级排球裁判员在内的99名排球裁判员进行了信号察觉实验。测试结果表明,优秀排球裁判员具有较好的视觉差别感受性特征和谨慎的反应倾向。作者建议将视觉差别感受性作为高级排球裁判员的心理选才... 详细信息

作者运用信号检测理论对包括国际级排球裁判员在内的99名排球裁判员进行了信号察觉实验。测试结果表明,优秀排球裁判员具有较好的视觉差别感受性特征和谨慎的反应倾向。作者建议将视觉差别感受性作为高级排球裁判员的心理选才指标。

关键词：信号检测视觉差别感受性反应倾向辨别反应时排球裁判员

冷能梯级利用的港口多能微网双层不确定性经济调度

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电力系统自动化 2024年第6期48卷 205-215页

作者：侯慧谢应彪甘铭赵波章雷其谢长君武汉理工大学自动化学院湖北省武汉市430070 武汉理工大学深圳研究院广东省深圳市518000 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院浙江省杭州市310014

为有效挖掘港口液化天然气(LNG)冷能利用的低碳灵活性潜力,充分发挥多时间尺度协同优化效应,提出一种考虑LNG冷能梯级利用的港口多能微网(MEMG)鲁棒-随机双层不确定性经济调度模型。首先,考虑LNG深冷-中冷-浅冷等各个温区的低碳灵活性潜... 详细信息

为有效挖掘港口液化天然气(LNG)冷能利用的低碳灵活性潜力,充分发挥多时间尺度协同优化效应,提出一种考虑LNG冷能梯级利用的港口多能微网(MEMG)鲁棒-随机双层不确定性经济调度模型。首先,考虑LNG深冷-中冷-浅冷等各个温区的低碳灵活性潜力,建立低温碳捕集-冷能发电-直接冷却的冷能梯级利用模型,并以此为基础形成捕集-存储-利用协同的碳处理流程。其次,根据等概率逆变换生成考虑预测误差时序相关性的风电场景,并基于Wasserstein距离的0-1规划模型进行场景削减。再次,针对风电预测误差随时间尺度增加而增大的特性,构建多时间尺度优化的鲁棒-随机双层不确定性经济调度模型,上层通过分布鲁棒优化保证日前预调度决策鲁棒性,下层通过随机优化保证日内滚动调度决策经济性。最后,仿真结果表明,所提考虑冷能梯级利用的鲁棒-随机双层调度模型在解决日前长时间尺度预测精度低与日内短时间尺度易陷入局部最优矛盾的同时,可赋予港口MEMG更多经济性、低碳性及供电灵活性。

关键词：港口微网冷能梯级利用风电时序相关性分布鲁棒优化多时间尺度优化经济调度不确定性

考虑移动氢能存储的港口多能微网两阶段分布鲁棒优化调度

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中国电机工程学报 2024年第8期44卷 3078-3092,I0012页

作者：侯慧甘铭吴细秀赵波章雷其王灼谢长君武汉理工大学自动化学院湖北省武汉市430070 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院浙江省杭州市310014

为有效应对海上风电固有的间歇及波动性给港口多能微网带来的不确定性风险,提出一种考虑移动氢能存储的港口多能微网两阶段分布鲁棒优化调度模型。首先,结合Wasserstein距离实现风电出力概率分布模糊集的精确刻画,并通过非参数核密度估... 详细信息

为有效应对海上风电固有的间歇及波动性给港口多能微网带来的不确定性风险,提出一种考虑移动氢能存储的港口多能微网两阶段分布鲁棒优化调度模型。首先,结合Wasserstein距离实现风电出力概率分布模糊集的精确刻画,并通过非参数核密度估计拟合海上风电预测误差概率分布,获得不同置信水平下风电出力区间及场景。其次,分析氢能船舶、汽车等移动氢能存储资源对间歇性风电出力的能源存储潜力,并结合用能心理、交通属性差异,将两者分别建模为激励型、价格型需求响应,实现港口移动氢能存储灵活性资源的高效聚合。再次,针对含移动氢能存储的港口多能微网,构建基于概率分布模糊集的日前-日内两阶段分布鲁棒优化调度模型,并运用线性决策规则与强对偶理论将其转换为混合整数线性规划模型求解。最后,基于海上风电实测数据进行仿真验证。结果证明,移动氢能存储可显著提升港口多能微网的低碳灵活性,所提模型在兼顾港口多能微网经济性的同时,可进一步保证风电不确定性风险下的鲁棒性。

关键词：移动氢能存储港口多能微网风电不确定性 Wasserstein距离分布鲁棒优化

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图像对抗样本检测综述

软件学报 2024年第1期35卷 185-219页

作者：周涛甘燃徐东伟王竟亦宣琦浙江工业大学网络空间安全研究院浙江杭州310023 浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310023 浙江大学控制科学与工程学院浙江杭州310058

深度神经网络是人工智能领域的一项重要技术,它被广泛应用于各种图像分类任务.但是,现有的研究表明深度神经网络存在安全漏洞,容易受到对抗样本的攻击,而目前并没有研究针对图像对抗样本检测进行体系化分析.为了提高深度神经网络的安全... 详细信息

深度神经网络是人工智能领域的一项重要技术,它被广泛应用于各种图像分类任务.但是,现有的研究表明深度神经网络存在安全漏洞,容易受到对抗样本的攻击,而目前并没有研究针对图像对抗样本检测进行体系化分析.为了提高深度神经网络的安全性,针对现有的研究工作,全面地介绍图像分类领域的对抗样本检测方法.首先根据检测器的构建方式将检测方法分为有监督检测与无监督检测,然后根据其检测原理进行子类划分.最后总结对抗样本检测领域存在的问题,在泛化性和轻量化等方面提出建议与展望,旨在为人工智能安全研究提供帮助.

关键词：深度神经网络对抗样本检测人工智能安全图像分类