大学生乒乓球训练竞赛中的运动损伤调查研究

乒乓球是很受国人喜欢的运动项目,可以有效地提高力量、柔韧等方面的身体素质,对培养冷静、顽强、果断的意志品质有积极作用。在高校学生练习乒乓球的过程中,非常容易造成损伤,给广大大学生乒乓球爱好者带来深深的困扰。该文针对大学生人群中乒乓球爱好者的调查,归纳总结出在大学生乒乓球爱好者中运动损伤的情况。并且针对这些情况作出分析,有针对性地对这些问题做出总结,提出解决办法。希望能够对被运动损伤困扰的爱好者有所帮助。

基于BP神经网络的一季稻发育期预测模型

为探究基于BP神经网络原理开展作物发育期预测的适用性,利用长江中下游地区一季稻多年常规气象观测和农作物发育期观测资料,开展模拟研究。结果表明,只考虑温度的有效积温模型,各物候期模拟值与观测值相关性较好,相关系数(r)在0.75以上,但模拟的绝对误差较大,移栽、拔节、成熟期模拟的平均绝对误差(MAE)超过5 d。进一步以有效积温模型为基础,分别引入降水量、相对湿度、日照时数,构建温度(T)模型、温度-降水(T-P)模型、温度-相对湿度(T-RH)模型和温度-日照时数(T-S)模型,经过BP神经网络训练后,4种模型在农作物不同发育阶段的模拟评价指标均得到明显改善,并以T-RH模型最优。对中间层节点数和训练次数2项参数进行优化后的T-RH模型,对各发育阶段模拟结果的均方根误差为0.3~1.2 d,MAE小于1 d,r值均超过0.96,且达到极显著(P<0.01)水平。

基于图像和YOLOv3的番茄果实表型参数计算及重量模拟

为了便捷准确地计算番茄果实长度、宽度和投影面积表型参数并模拟果实重量,以番茄粉冠F 1为试验材料,利用YOLOv3深度学习模型检测和裁切番茄果实图像,利用像素计算来分割番茄果实区域,将计算果实区域的6个特征参数输入线性回归模型、BP神经网络模型、支持向量机(SVM)模型中反演果实重量,以期从图像中获取番茄果实表型参数及重量模拟结果。结果表明,YOLOv3模型对番茄果实检测的平均精确度(AP)为90.06%;用果实长度、宽度、投影面积计算的平均相对误差分别为3.37%、5.65%、5.49%;用线性回归模型、BP神经网络模型、SVM模型模拟得到的果实重量的平均相对误差分别为44.68%、17.38%、6.45%。研究结果证实,从图像处理中获取番茄果实长度、宽度、投影面积表型参数是可行的,SVM模型对番茄果实重量的模拟精度较高。

土体塌陷下各参数对埋地管线的影响

土体塌陷是导致埋地管线破坏的重要原因之一。到目前为止,国内外对塌陷区埋地管线反应的有限元分析甚少。为分析土体塌陷对埋地管线的影响,通过ANSYS有限元分析软件,建立管土模型。通过设置不同参数,如塌陷范围、埋深、管壁厚度,得出埋地管线在塌陷情况下的挠曲变形和轴向应力曲线,得出在土体塌陷下,增加壁厚和减少埋深均可减小埋地管道的破坏;同时得到埋地管道受力最大的位置在塌陷与非塌陷区交界处;因此应选此处为控制截面。设计中,应避免在控制界面附近设置接头。

三峡蓄水对局地气候变化的影响

大型水体会对局部地区(局地)气候条件造成影响,三峡工程是当今世界规模最大的水利水电枢纽工程,为了分析三峡蓄水对当地气候变化的影响,以三峡库区10个站点为研究对象,利用气候倾向率、CVM检验等方法,系统分析了三峡库区66 a来气候变化特征以及蓄水对局地气候变化的影响。结果表明,三峡蓄水后局地温度下降,影响大坝附近299.83 km^(2)的地区,影响距离最远距大坝12.65 km,大坝最近的秭归站温度在1997年发生突变,蓄水后20 a秭归站年平均温度较蓄水前20 a下降1.15℃;蓄水造成局地降水量增加,影响大坝附近2914.88 km^(2)的地区,影响距离最远距大坝109.15 km,大坝最近的秭归站降水在1997年突变,蓄水后20 a秭归站平均降水量较蓄水前上升245.90 mm;蓄水造成局地相对湿度增加,秭归、兴山站相对湿度分别在1997年、2003年突变,蓄水后20 a秭归站相对湿度较蓄水前20 a上升5.29%;蓄水造成局地日照时数下降,影响大坝附近2045.66 km^(2)的地区,影响距离距大坝最远41.06 km,距大坝最近的秭归站日照时数在2002年突变,蓄水后20 a秭归站日照时数较蓄水前20 a下降33.87 h。蓄水对气象要素影响的范围较小,对各要素共同造成影响的范围仅75.27 km^(2),各要素全部在蓄水期间发生突变的仅秭归一站。

孕穗至成熟期水稻冠层温度和土温水温的模拟

冠层温度以及土温、水温会对作物生长发育产生一定影响,在作物的各项生理中起到重要作用。为了建立水稻5 cm土温(简称土温)和水温以及30、60、90 cm冠层温度模拟模型,于2019年水稻生长季在南京信息工程大学展开水稻大田分播期试验,选用环境温度、风速以及株高、叶面积指数等水稻表型参数,区分晴天、多云、雨天不同天气条件,利用线性回归模型、反向传播(BP)神经网络模型、支持向量机(SVM)模型等方法对稻田各层温度进行模拟。结果显示,线性回归模型和BP神经网络模型对各层温度模拟的误差较大。SVM模型对各层温度模拟的最为准确,晴天90 cm冠层温度模拟的误差最大,绝对误差为1.29℃,多云天气土温模拟误差最小,绝对误差为0.09℃。SVM模型在不同天气条件下对各层温度模拟的误差都较小,模型适用性较好。

温室种植番茄叶片病虫害多层特征提取仿真

当前常用的番茄叶片病虫害多层特征提取方法忽略对图像数据的灰度化处理,导致特征提取结果误差较大,且存在明显噪声。于是提出温室种植番茄叶片病虫害多层特征提取方法。方法将图像灰度化处理,并对图像去噪。分割图像关键区域,剔除无用背景,完成边缘检测。利用无监督深层子空间模型对病虫害区域分层处理,提取番茄叶片病虫害多层特征特征。实验结果表明,所提方法的病虫害特征提取准确,图像的去噪效果理想。

番茄不同病害类型的图像特征精准识别仿真

番茄不同病害特征具有一定相似性,为准确获取病害类型,提出基于构造性核覆盖算法的番茄病害图像识别方法。使用均值滤波算法计算像素点加权平均值过滤噪声;经过开、闭运算,去除孤立点,改善边界模糊现象;采用最大类间方差法获取目标、背景的阈值,分割图像;利用RGB空间模型得到图像颜色特征,分别通过Hough变换与灰度级共生矩阵,获得图像边界与纹理细节,提取病害特征;选取输入图像集合与核函数,经过空间平面变换,将图像映射在核空间内确定覆盖中心,构建覆盖领域,完成图像识别。仿真结果表明,所提方法能够提高图像信噪比,针对不同病害类型,均有较高的识别精度。

美丽的秋天

秋天到了，一切都在悄悄地发生着变化…… 看那边!松树、樟树、白杨树……一棵棵高大挺拔，连成一片。中间还有一大片枫树，红红的叶子在树林中显得特别惹眼，就像一朵朵开得正艳的玫瑰。

中小学生乒乓球竞赛中利益相关者利益冲突及协调分析

竞赛活动是人类社会活动的一部分,普遍存在利益冲突。理清中小学生乒乓球竞赛中冲突各方对其利益冲突协调,有利于竞赛活动的健康发展,有利于发挥学生体育活动的导向作用。研究采用问卷调查法、访谈法、数理统计法以成都市为例探讨竞赛活动参与各方利益冲突,并提出协调方案。

短跑运动损伤的原因及预防措施浅析

研究对象与方法 (1)研究对象 本研究以成都体育学院田径专项学生为研究对象 (2)研究方法 文献资料法:利用中国知网数据,查阅相关文献资料,进行对比分析,为研究提供文献支持. 问卷调查法:对成都体育学院田径专项学生设计问卷.

“地域气候适应型绿色公共建筑设计资源平台”专题领域知识图谱建设与应用研究

本文基于国家“十三五”重点研发计划一《地域气候适应型绿色公共建筑设计新方法与示范》科研工作,重点介绍“绿色公共建筑设计资源平台”领域知识图谱的构建方法及应用案例。