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基于决策树的社交网络隐式用户行为数据挖掘方法
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作者 韩永印 王侠 王志晓 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期312-317,共6页
为了解决社交网络隐式用户行为数据挖掘过程中关联相似性计算较为困难的问题,提出了基于决策树的社交网络隐式用户行为数据挖掘方法。将社交网络视为包含不同维度的向量空间,计算特定维度上用户的兴趣空间和兴趣点。确定样本属性集后,... 为了解决社交网络隐式用户行为数据挖掘过程中关联相似性计算较为困难的问题,提出了基于决策树的社交网络隐式用户行为数据挖掘方法。将社交网络视为包含不同维度的向量空间,计算特定维度上用户的兴趣空间和兴趣点。确定样本属性集后,根据已知行为数据建立测试分支,计算该分支下子集的属性权重,不断迭代直至挖掘到同等属性的数据点为止。测试结果表明:该方法可对不同种类隐式用户行为精准挖掘,目标行为数据查找效果较好,实用性较强。 展开更多
关键词 决策树 社交网络 隐式用户行为 向量空间 属性集 数据挖掘 权重值 属性元素
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基于RF-SFLA-SVM的装配式建筑高空作业工人不安全行为预警
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作者 王军武 何娟娟 +3 位作者 宋盈辉 刘一鹏 陈兆 郭婧怡 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1-8,共8页
为有效预警装配式建筑高空作业工人不安全行为的发生趋势或状态,增强对装配式建筑工人不安全行为(PBWUBs)的管控,采用随机森林(RF)-混合蛙跳算法(SFLA)-支持向量机(SVM)模型,开展工人不安全行为预警研究。首先,采用SHEL模型分析处于高... 为有效预警装配式建筑高空作业工人不安全行为的发生趋势或状态,增强对装配式建筑工人不安全行为(PBWUBs)的管控,采用随机森林(RF)-混合蛙跳算法(SFLA)-支持向量机(SVM)模型,开展工人不安全行为预警研究。首先,采用SHEL模型分析处于高空作业危险中的PBWUBs的影响因素,并通过RF确定关键预警指标;然后,采用SFLA对SVM的参数进行寻优改进;最后,利用RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,提出应对措施,并与其他预警模型对比。研究结果表明:基于RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,准确率最高,为91.67%,与其他模型的预警性能相比,最高提升14%。研究结果可为高空作业PBWUBs的防控提供参考。 展开更多
关键词 随机森林(RF) 蛙跳算法(SFLA) 支持向量机(SVM) 装配式建筑 高空作业 不安全行为
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基于DT‒SVM优化算法的人体姿态特征提取与识别研究 被引量:1
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作者 丁晓慧 周磊 《太原师范学院学报(自然科学版)》 2024年第1期39-44,52,共7页
为确定人体运动行为在空间环境中的表现情况,实现对姿态特征的准确定义,针对基于DT‒SVM优化算法的人体姿态特征提取与识别方法展开研究.利用DT‒SVM优化算法,推荐必要的姿态特征节点,确定人体运动行为所处空间平面.实施对姿态特征的梯度... 为确定人体运动行为在空间环境中的表现情况,实现对姿态特征的准确定义,针对基于DT‒SVM优化算法的人体姿态特征提取与识别方法展开研究.利用DT‒SVM优化算法,推荐必要的姿态特征节点,确定人体运动行为所处空间平面.实施对姿态特征的梯度化处理,根据获取到的轮廓节点,计算夹角向量的具体数值,从而求解姿态特征提取与识别的数学表达式,完成基于DT‒SVM优化算法的人体姿态特征提取与识别方法的设计.实验结果表明,上述方法的应用,可同时在X轴、Y轴、Z轴三个方向上,控制人体运动行为,使其偏向角数值均不超过12°,符合精准定义人体姿态特征的实际应用需求. 展开更多
关键词 DT‒SVM优化算法 人体姿态 特征提取 特征识别 梯度化处理 轮廓节点 夹角向量 运动行为
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支持向量机的电子商务用户购买行为检测
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作者 周宓 《武夷学院学报》 2024年第6期70-74,共5页
阐述数据挖掘中的支持向量机方法,介绍客户关系管理(RFM)模型,建立基于支持向量机的电子商务用户购买行为检测模型,并用该模型进行了电子商务用户购买行为检测实验。结果表明:基于支持向量机的电子商务用户购买行为检测方法可帮助商家... 阐述数据挖掘中的支持向量机方法,介绍客户关系管理(RFM)模型,建立基于支持向量机的电子商务用户购买行为检测模型,并用该模型进行了电子商务用户购买行为检测实验。结果表明:基于支持向量机的电子商务用户购买行为检测方法可帮助商家进行用户购买行为检测,为电子商务企业提供决策依据。 展开更多
关键词 客户关系管理 电子商务用户 用户购买行为 支持向量机 巴氏距离
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基于支持向量机的异常用电行为预测建模仿真研究
5
作者 李孝章 《电工材料》 CAS 2024年第3期49-51,54,共4页
随着经济的发展,电网的安全运行成为社会经济秩序稳定发展的重要基础保障。异常用电行为的频繁发生会对电网的安全运行产生严重的威胁。当前,窃电等异常用电行为使用的手段越来越高科技化,如何精准高效识别出异常用电行为是当前急需解... 随着经济的发展,电网的安全运行成为社会经济秩序稳定发展的重要基础保障。异常用电行为的频繁发生会对电网的安全运行产生严重的威胁。当前,窃电等异常用电行为使用的手段越来越高科技化,如何精准高效识别出异常用电行为是当前急需解决的技术难题。对此,采用支持向量机算法对异常用电行为进行建模仿真研究,构建分类效果较好的预测模型,能够较为精准地识别出异常用电的行为用户,为电网的安全运行保驾护航。 展开更多
关键词 电网 支持向量机 异常用电行为 预测建模
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基于支持向量机的通信网络攻击行为分类检测方法
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作者 王洁 吕奕飞 《信息与电脑》 2024年第6期41-43,共3页
由于通信网络流量数据具有高维性与复杂性,传统的网络攻击行为检测方法的检测准确率较低。为提高检测准确率,文章提出基于支持向量机的通信网络攻击行为分类检测方法,即使用预处理后的流量数据构建图卷积神经网络模型,提取特征并输入支... 由于通信网络流量数据具有高维性与复杂性,传统的网络攻击行为检测方法的检测准确率较低。为提高检测准确率,文章提出基于支持向量机的通信网络攻击行为分类检测方法,即使用预处理后的流量数据构建图卷积神经网络模型,提取特征并输入支持向量机进行分类,得到最终的攻击行为分类结果。仿真实验结果表明,基于图卷积神经网络的分类检测结果的漏报率仅为0.78%,相较于基于BP神经网络和基于普通卷积神经网络的分类检测方法具有更高的检测精度。 展开更多
关键词 支持向量机 通信网络 攻击行为 分类检测
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基于轨迹数据的营运车辆不良驾驶行为辨识
7
作者 朱兴林 丁双伟 +1 位作者 姚亮 刘泓君 《甘肃科学学报》 2024年第2期28-36,共9页
为精准识别不良驾驶行为驾驶员,基于粒子群(PSO)与支持向量机(SVM)提出一种组成模型PSO-SVM,用于辨识营运车辆的不良驾驶行为。首先,对预处理后的GPS轨迹数据利用大样本统计方法提取驾驶行为特征指标参数构建驾驶行为数据集;基于四分位... 为精准识别不良驾驶行为驾驶员,基于粒子群(PSO)与支持向量机(SVM)提出一种组成模型PSO-SVM,用于辨识营运车辆的不良驾驶行为。首先,对预处理后的GPS轨迹数据利用大样本统计方法提取驾驶行为特征指标参数构建驾驶行为数据集;基于四分位差法与CRITIC赋权法确定驾驶行为特征指标参数阈值和权重,建立不良驾驶行为风险评估模型,并根据驾驶员风险评估等级划分对驾驶员的整体行驶状态是否危险进行区分。其次,通过粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)分别对模型的关键参数进行寻优,来确定模型的最优参数组合。最后,以驾驶行为特征指标参数作为输入指标,聚类标签作为模型的识别输出指标。结果表明:基于PSO优化后的参数C为6.402 4,γ为0.1;PSO-SVM模型对不良驾驶行为识别的精确率为91.17%、召回率为88.57%,且此模型的平衡分数F_(1)值最高为0.89。可见PSO-SVM模型相比于普通模型对营运车辆驾驶行为的识别具有良好的性能。研究结果可为道路交通安全、营运车辆驾驶员的管理提供技术支持。 展开更多
关键词 不良驾驶行为 粒子群算法 支持向量机 交通安全
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基于图向量计算的用户异常行为检测方法研究
8
作者 王永强 《电力大数据》 2024年第7期89-96,共8页
在电网企业的日常运营中,积累了大量的用户行为数据。监控和分析这些数据对于确保电网的安全和高效运行至关重要。文章提出了一种新的基于图向量计算的用户异常行为检测方法。该方法首先根据业务操作手册构建标准的业务流程图,然后根据... 在电网企业的日常运营中,积累了大量的用户行为数据。监控和分析这些数据对于确保电网的安全和高效运行至关重要。文章提出了一种新的基于图向量计算的用户异常行为检测方法。该方法首先根据业务操作手册构建标准的业务流程图,然后根据用户的时间序列行为数据建立行为链路,进而将复杂的用户行为转换为内容语义图。通过图向量化技术,将这些图转换为数值向量。使用支持向量机(support vector machine,SVM)模型对这些向量进行匹配计算,以识别用户行为与标准业务流程之间的差异。此外,该方法还对不同业务领域的异常行为进行了深入分析,以优化检测结果并提高检测的准确性和效率。实验结果表明,该检测方法能够有效识别和分析电网用户在不同业务领域中的异常行为,对增强电网系统的安全性和稳定性具有重要意义。 展开更多
关键词 用户行为分析 异常行为检测 时序行为 图构建 图向量化 SVM模型
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移动网络未知访问源安全性远程预警方法仿真
9
作者 沈越欣 尹晓宇 +1 位作者 张敏 许静萱 《现代电子技术》 北大核心 2024年第12期69-73,共5页
未知访问源以匿名方式进行攻击或入侵是一种具有匿名性和变化性特点的攻击手段,其多样化和复杂性使得准确识别攻击者的来源变得困难,增加了预警的难度。为此,提出一种移动网络未知访问源安全性远程预警方法。构建平均功率谱密度函数,结... 未知访问源以匿名方式进行攻击或入侵是一种具有匿名性和变化性特点的攻击手段,其多样化和复杂性使得准确识别攻击者的来源变得困难,增加了预警的难度。为此,提出一种移动网络未知访问源安全性远程预警方法。构建平均功率谱密度函数,结合不同特征构建访问行为特征向量,利用半监督支持向量机识别访问行为,利用二阶时域分布检测方法得到特征重组后的信号;其次,引入随机森林算法检测恶意访问行为,计算具体恶意访问行为风险发生概率,依据风险等级实现未知访问源安全性远程预警。实验结果表明,所提方法的整体漏警率最高仅为2%,误警率均在1%以下,且内存开销接近内存阈值。 展开更多
关键词 移动网络 未知访问源 安全威胁识别 远程预警 访问行为检测 半监督支持向量机
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Pedestrian choice behavior analysis and simulation of vertical walking facilities in transfer station
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作者 李永行 贾洪飞 +3 位作者 李军 周亚楠 原志路 李延忠 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第10期562-570,共9页
Considering the interlayer height, luggage, the difference between queuing pedestrians, and walking speed, the pedestrian choice model of vertical walking facilities is established based on a support vector machine. T... Considering the interlayer height, luggage, the difference between queuing pedestrians, and walking speed, the pedestrian choice model of vertical walking facilities is established based on a support vector machine. This model is verified with the pedestrian flow data of Changchun light-rail transfer station and Beijing Xizhimen transfer station. Adding the pedestrian choice model of vertical walking facilities into the pedestrian simulation model which is based on cellular automata, the pedestrian choice behavior is simulated. In the simulation, the effects of the dynamic influence factors are analyzed. To reduce the conflicts between pedestrians in opposite directions, the layout of vertical walking facilities is improved. The simulations indicate that the improved layout of vertical walking facilities can improve the efficiency of pedestrians passing. 展开更多
关键词 vertical walking facilities pedestrian choice behavior support vector machine cellular automata
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Chaotic behavior learning of Chua's circuit
11
作者 孙建成 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2012年第10期137-143,共7页
Least-square support vector machines(LS-SVM) are applied for learning the chaotic behavior of Chua's circuit.The system is divided into three multiple-input single-output(MISO) structures and the LS-SVM are train... Least-square support vector machines(LS-SVM) are applied for learning the chaotic behavior of Chua's circuit.The system is divided into three multiple-input single-output(MISO) structures and the LS-SVM are trained individually.Comparing with classical approaches,the proposed one reduces the structural complexity and the selection of parameters is avoided.Some parameters of the attractor are used to compare the chaotic behavior of the reconstructed and the original systems for model validation.Results show that the LS-SVM combined with the MISO can be trained to identify the underlying link among Chua's circuit state variables,and exhibit the chaotic attractors under the autonomous working mode. 展开更多
关键词 chaotic behavior Chua's circuit support vector machines
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Software Components Behavioral Adaptation Based on LTS
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作者 Chi Zhang 《Journal of Computer and Communications》 2015年第5期44-53,共10页
Compatibility is the precondition to ensure the correct interaction among components in composition process, how to make the mismatch components coordinate correctly is a vital problem in component composition. This p... Compatibility is the precondition to ensure the correct interaction among components in composition process, how to make the mismatch components coordinate correctly is a vital problem in component composition. This paper first modeled component behavior by LTS and expressed action mapping as synchronous vector then defined the sequential relationship among synchronous vectors as adaptation contract. Thirdly we analyzed the different mismatch situations and corresponding adaptation strategies. At last designed adaptation algorithm to produce adaptor specification automatically and ensured the mismatch components can correct interaction under the mediation of adaptor and verified the validity of proposed method through an application system. 展开更多
关键词 Component behaviorAL Protocol SYNCHRONOUS vector ADAPTATION CONTRACT LTS
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鞘内注射shRNA慢病毒载体缓解慢性炎性疼痛的机制研究
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作者 姜晓阳 冯艳茹 +1 位作者 刘亚华 侯彦深 《局解手术学杂志》 2023年第6期494-498,共5页
目的探究鞘内注射shRNA慢病毒载体对慢性炎性疼痛大鼠疼痛行为学及脊髓胶质纤维酸性蛋白(GFAP)、OX42蛋白表达的影响。方法将54只SD大鼠随机分为正常组、空病毒组、慢病毒载体组,采用足底注射完全弗氏佐剂(CFA)建立大鼠慢性炎性疼痛模型... 目的探究鞘内注射shRNA慢病毒载体对慢性炎性疼痛大鼠疼痛行为学及脊髓胶质纤维酸性蛋白(GFAP)、OX42蛋白表达的影响。方法将54只SD大鼠随机分为正常组、空病毒组、慢病毒载体组,采用足底注射完全弗氏佐剂(CFA)建立大鼠慢性炎性疼痛模型,正常组大鼠足底注射生理盐水,鞘内注射PBS缓冲液;空病毒组和慢病毒载体组大鼠足底注射CFA,鞘内分别注射空病毒和慢病毒液。于建模前1 d及建模后第1、3、6、9、13天测量机械缩足阈值(PMWT)及热缩足潜伏期(PTWL);于建模后第3、6、13天留取大鼠L4~L5背根神经节(DRG)组织和脊髓节段组织,检测Nav1.7和GFAP、OX42蛋白表达水平。结果与正常组大鼠比较,空病毒组及慢病毒载体组大鼠PMWT值以及慢病毒载体组大鼠PTWL值在建模后第1天明显下降,在建模后第3天下降达最低值,之后逐渐升高;空病毒组PTWL值在建模后第1天明显下降,在建模后第3天下降达最低值,之后较第3天升高,但仍低于基础值。与空病毒组大鼠比较,慢病毒载体组大鼠PMWT、PTWL值从建模后第3天开始逐渐升高,差异有统计学意义(P<0.05)。在建模后第3、6、13天,正常组大鼠DRG中Nav1.7及脊髓GFAP、OX42蛋白表达水平基本无变化;空病毒组和慢病毒载体组大鼠DRG中Nav1.7及脊髓GFAP、OX42蛋白表达水平较正常组增加,差异有统计学意义(P<0.05);慢病毒载体组大鼠DRG中Nav1.7及脊髓GFAP、OX42蛋白表达水平较空病毒组下降,差异有统计学意义(P<0.05)。结论鞘内注射shRNA慢病毒载体可抑制大鼠DRG中Nav1.7表达,抑制脊髓胶质细胞活化,下调GFAP、OX42蛋白表达,缓解大鼠慢性炎性疼痛。 展开更多
关键词 鞘内注射 慢病毒载体 慢性炎性 疼痛行为
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横坡段桩柱式桥梁双桩基础结构的力学行为研究 被引量:4
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作者 杨果林 邓志宏 +3 位作者 罗桂军 段君义 肖洪波 庞圣涛 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期920-930,共11页
桩柱式桥梁双桩基础结构在公路/铁路横坡段桥梁工程中应用广泛,其兼具承重桩和抗滑桩的特点,并形成了复杂的桩土及桩梁相互作用体系。为研究复杂受荷条件下桩柱式桥梁双桩基础结构的力学行为,提出基于向量式有限元的计算方法,并利用Pyt... 桩柱式桥梁双桩基础结构在公路/铁路横坡段桥梁工程中应用广泛,其兼具承重桩和抗滑桩的特点,并形成了复杂的桩土及桩梁相互作用体系。为研究复杂受荷条件下桩柱式桥梁双桩基础结构的力学行为,提出基于向量式有限元的计算方法,并利用Python语言编写计算程序。通过与其他数值计算方法的计算结果进行对比,验证该方法的可靠性。最后,结合工程实例,研究桩径、横系梁高度、边坡坡度和地基抗力系数对横坡段桩柱式桥梁双桩基础结构的力学行为的影响。研究结果表明:前、后桩桩身位移随桩径和地基抗力系数的增大而明显减小,随边坡坡度的增大而增大;由于桩周土对前、后桩的约束程度不同以及横系梁的内力调节作用,导致前、后桩桩身内力随边坡坡度的改变呈现出不同的变化规律;横系梁高度对前、后桩桩身内力及变形的影响较小,但横系梁的存在能调整前、后桩的受力状况,改善前、后桩荷载分担比例,使基桩性能充分发挥,在实际工程中应合理利用桩梁相互作用调整并优化双桩基础结构的力学行为。 展开更多
关键词 横坡段 桥梁工程 双桩基础 向量式有限元 力学行为
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基于集成学习的光纤光栅传感网络入侵行为检测 被引量:3
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作者 要丽娟 郭银芳 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第11期147-151,共5页
针对光纤光栅传感网络结构复杂,入侵行为检测难度较高的问题,研究基于集成学习的光纤光栅传感网络入侵行为检测方法。选取支持向量机作为集成学习算法的基分类器,计算各基分类器分类光纤光栅传感网络入侵行为样本的误差率,依据基分类器... 针对光纤光栅传感网络结构复杂,入侵行为检测难度较高的问题,研究基于集成学习的光纤光栅传感网络入侵行为检测方法。选取支持向量机作为集成学习算法的基分类器,计算各基分类器分类光纤光栅传感网络入侵行为样本的误差率,依据基分类器的误差率确定基分类器的重要程度。利用AdaBoost集成学习算法,依据各基分类器的重要程度集成各基分类器,构建最终的集成分类器,利用所构建集成分类器,输出光纤光栅传感网络入侵行为检测结果。实验结果表明,该方法可以精准检测光纤光栅传感网络的远程入侵、拒绝服务入侵等入侵行为,数据丢弃量较低,提升了光纤光栅传感网络的通信性能。 展开更多
关键词 集成学习 光纤光栅 传感网络 入侵行为检测 ADABOOST 支持向量机
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监控视频异常行为检测的概率记忆自编码网络 被引量:4
16
作者 肖进胜 郭浩文 +3 位作者 谢红刚 赵陶 申梦瑶 王元方 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期4362-4377,共16页
异常行为检测是智能监控系统中重要的功能之一,在保障社会治安等方面发挥着积极的作用.为提高监控视频中异常行为的检测率,从学习正常行为分布的角度出发,设计基于概率记忆模型的半监督异常行为检测网络,解决正常行为数据与异常行为数... 异常行为检测是智能监控系统中重要的功能之一,在保障社会治安等方面发挥着积极的作用.为提高监控视频中异常行为的检测率,从学习正常行为分布的角度出发,设计基于概率记忆模型的半监督异常行为检测网络,解决正常行为数据与异常行为数据极度不均衡的问题.该网络以自编码网络为主干网络,利用预测的未来帧与真实帧之间的差距来衡量异常程度.在主干网络提取时空特征时,使用因果三维卷积和时间维度共享全连接层来避免未来信息的泄露,保证信息的时序性.在辅助模块方面,从概率熵和正常行为数据模式多样性的角度,设计概率模型和记忆模块提高主干网络视频帧重建质量.概率模型利用自回归过程拟合输入数据分布,促使模型收敛于正常分布的低熵状态;记忆模块存储历史数据中的正常行为的原型特征,实现多模式数据的共存,同时避免主干网络的过度参与而造成对异常帧的重建.最后,利用公开数据集进行消融实验和与经典算法的对比实验,以验证所提算法的有效性. 展开更多
关键词 异常行为检测 自编码网络 概率模型 记忆向量
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基于数据挖掘的大学生消费行为数据聚类统计研究 被引量:1
17
作者 黄美婷 《信息与电脑》 2023年第4期4-6,共3页
为精准统计大学生消费行为,并分析环境因素对学生消费能力的影响,基于数据挖掘方法聚类统计大学生消费行为数据。按照数据挖掘原则,提取数据簇中心,挖掘数据并进行数据集转换。确定大学生的主要消费方式,联合采集到的数据样本,求解聚类... 为精准统计大学生消费行为,并分析环境因素对学生消费能力的影响,基于数据挖掘方法聚类统计大学生消费行为数据。按照数据挖掘原则,提取数据簇中心,挖掘数据并进行数据集转换。确定大学生的主要消费方式,联合采集到的数据样本,求解聚类参数与统计学向量。实验结果表明,家庭环境是影响大学生消费能力的主要因素,大多数学生在商品价格不超过个人经济负担能力的情况下,能够进行理性消费。 展开更多
关键词 数据挖掘 大学生消费行为 数据聚类 统计学向量
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融合主成分分析与支持向量机的船舶异常行为识别方法 被引量:1
18
作者 陈家豪 刘钊 +2 位作者 张明阳 袁文森 刘敬贤 《中国航海》 CSCD 北大核心 2023年第3期126-134,共9页
为解决船舶异常行为识别率低下的问题,综合考虑船舶属性和运动特征,提出了一种融合主成分分析和支持向量机的船舶异常行为识别方法。根据船舶作业过程对船舶行为模式进行划分,并明确船舶行为模式相关的船舶运动特征;进而以船舶自动识别... 为解决船舶异常行为识别率低下的问题,综合考虑船舶属性和运动特征,提出了一种融合主成分分析和支持向量机的船舶异常行为识别方法。根据船舶作业过程对船舶行为模式进行划分,并明确船舶行为模式相关的船舶运动特征;进而以船舶自动识别系统数据为基础,运用主成分分析算法提取最具代表性的船舶运动特征;最后运用支持向量机算法对船舶异常行为进行识别。选取青岛港附近水域的船舶轨迹进行试验分析,结果表明:青岛港附近水域最具代表性的船舶运动特征共10个,总贡献率为84.40%;船舶异常行为识别结果的平均精确率和平均召回率分别为83%和84%,均优于对比模型。研究成果可以为船舶位置异常、轨迹异常、航速异常、航向异常等异常情况的智能发现和海事监管提供支撑。 展开更多
关键词 船舶异常行为 主成分分析 支持向量机 轨迹特征挖掘
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血流向量成像技术评价优秀女子冰球运动员左心室血流动力学特征研究 被引量:1
19
作者 张剑梅 白美英 +2 位作者 张瑞平 杨萍 范煜东 《体育科学》 CSSCI 北大核心 2023年第10期66-72,81,共8页
目的:探讨经长期高强度训练的优秀女子冰球运动员心脏左心室内舒张期涡流变化。方法:对19例优秀青年女子冰球运动员(运动员组)及19例健康青年女性(对照组)进行常规经胸超声心动图检查,应用血流向量成像技术(vector flow mapping,VFM)在... 目的:探讨经长期高强度训练的优秀女子冰球运动员心脏左心室内舒张期涡流变化。方法:对19例优秀青年女子冰球运动员(运动员组)及19例健康青年女性(对照组)进行常规经胸超声心动图检查,应用血流向量成像技术(vector flow mapping,VFM)在心尖三腔心视图下观察舒张早期(V1)、舒张晚期(V2)内涡流旋转方向、位置、相对持续时间和相对大小。结果:1)常规超声心动图参数:运动员组与对照组相对室壁厚度(relative wall thickness,RWT)、左心室后壁舒张末期厚度(posterior wall thickness in diastole,PWTd)、左心室射血分数(left ventricular ejection fraction,LVEF)、左心室缩短分数(left ventricular fractional shortening,LVFS)、二尖瓣舒张晚期血流峰值速度(A)均无统计学差异(P>0.05);与对照组相比,运动员组室间隔舒张末期厚度、左心室质量、左心室质量指数、左心室舒张末期内径、左心室舒张末期容积、左心室收缩末期容积、舒张早期(E)、E/A(E/A比值)、每搏输出量、心输出量等测量值均增大,差值有统计学意义(P<0.05);经体表面积标准化后,两组的左心室舒张末期容积和搏出量仍具有统计学意义(P<0.05)。2)VFM参数:运动员组和对照组V1、V2时期内涡流位置、方向、相对大小均无显著性差异(P>0.05),但两组V1、V2涡流相对持续时间有显著性差异(P<0.05);3)相关性分析:运动员组V2-涡流相对大小与V1-涡流相对大小、左心室舒张末期内径、左心室舒张末期容积、搏出量呈正相关性(P<0.05)。结论:1)参加长期高强度训练的优秀女子冰球运动员的心脏结构表现出正常的运动适应性改变,收缩和舒张功能良好;2)优秀女子冰球运动员左心室舒张期涡流持续时间延长,使多向的血流融合而不产生过多的能量损耗,保证左心室容积在充盈压不显著增加的情况下增大,有利于腔室顺应性,有助于运动员比赛期间在平均做功心率>90%HR_(max)的情况下能够充分确保回心血量,提升高强度运动时心肌射血能力,最大程度满足运动时机体的能量需求。 展开更多
关键词 血流向量成像 冰球运动员 涡流 心脏功能
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舍饲绵羊运动状态监测方法的研究 被引量:1
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作者 何春明 赵斌 张丽娜 《黑龙江畜牧兽医》 CAS 北大核心 2023年第7期48-52,59,132,133,共8页
为了解决人工监测舍饲绵羊运动行为耗时费力、效率低下的问题,试验用三轴加速度传感器采集舍饲羊只典型运动行为(采食、行走、反刍行为)数据,对行为数据进行滤波、特征提取和主成分分析后,分别采用支持向量机算法、BP神经网络算法对行... 为了解决人工监测舍饲绵羊运动行为耗时费力、效率低下的问题,试验用三轴加速度传感器采集舍饲羊只典型运动行为(采食、行走、反刍行为)数据,对行为数据进行滤波、特征提取和主成分分析后,分别采用支持向量机算法、BP神经网络算法对行为数据进行分类。结果表明:两种方法均能对行为数据进行有效分类,其中支持向量机算法对采食行为的识别率高达97.3%,行为的平均识别率为87.6%;BP神经网络算法对采食、行走和反刍行为的识别率分别为94.0%、93.8%、96.3%,行为的平均识别率为94.6%。说明与支持向量机算法比较,BP神经网络算法可更有效地监测舍饲绵羊的运动状态,并且平均识别率更高。 展开更多
关键词 舍饲养殖 行为识别 可穿戴传感器 支持向量机算法 BP神经网络算法
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