L-肉碱与有机铬对举重运动员脂肪控制的影响

举重是一项以发展力量为主的项目,相同体重与级别的运动员脂肪含量低者,可以更好的发展肌肉力量.方法:选取举重运动员16名,分为实验组与对照组,观察两组运动员的体重、肌肉量与脂肪率以及血脂指标的变化.结果:实验组体重与脂肪率实验前后呈显著性差异(p＜0.05),肌肉量与血脂指标没有发现显著性变化(p＞0.05).优秀运动员在十运会中取得好成绩.结论:有机铬与L-肉碱对举重运动员脂肪控制起到一定作用.     

提高举重抓举支撑能力方法研究

举重比赛的专项成绩与运动员的抓举支撑能力有着密切的联系。文章选取了福建省厦门体校的52名运动员为调查对象,对抓举支撑能力训练中存在的问题进行了调查分析,对此提出了提高举重抓举支撑能力的方法。     

浅析如何提高青少年举重运动员的上挺能力

针对青少年举重运动员上挺能力训练过程中存在的身体协调能力不足、心理素质薄弱和训练方法针对性不强等主要问题,给出提高青少年举重运动员上挺能力的相应策略,并对调整训练策略后的青少年举重运动员上挺能力的发展趋势加以预测.     

举重运动项目特点与运动补剂选择

目的 分析举重项目特点和营养补剂的生物学功能,为举重项目运动员选择适宜的营养补剂提供理论支持.方法 参考国内外20篇文献,对举重运动员经常选用的运动补剂的来源、特性及生物学功能进行系统全面的论述.结果 根据举重项目特点,可选用蒺黎皂甙、乳清蛋白、肌酸、红景天、氨基酸及其衍生物和某些金属元素等可作为举重运动员的运动补剂.结论 所选运动补剂可提高举重运动员同化激素水平,促进机体蛋白质的合成,增加运动员体内CP储量,提高举重运动时磷酸原系统供能比例和运动后的及时恢复,提高举重运动员的训练水平和竞技能力.     

对优秀少年甲组男子举重运动员身体形态选材模型的研究

采用文献资料、调查统计等方法,对轻量级少年男子举重运动员的身体形态指标进行筛选,构建了优秀少年男子举重运动员身体形态指标模型,其具体内容为髂宽指数、克托莱指数、上臂松紧差3项指标．构建了优秀少年男子举重运动员身体形态均值模型、单项评分和综合评分标准的选材模型,为轻量级少年男子举重运动员的科学选材提供依据．     

大负荷力量训练举重运动员血液IL-6和瘦素的变化

以同龄健康男性为对照,通过测定举重运动员大负荷力量训练期间血清白细胞介素-6（IL-6）和瘦素水平,探讨大负荷力量训练时举重运动员运动负荷与IL-6、瘦素水平之间的关系,以及二者作为运动训练机能评定指标的可能性。结果表明：运动强度加大伴随着IL-6水平上升,运动强度减小伴随着IL-6水平下降,但瘦素水平的变化较少。安静状态时,举重运动员和健康人的瘦素水平存在显著差异,IL-6水平差异却不显著。可见,在机能评定时,举重运动员IL-6对运动强度敏感,可以作为运动强度评价的一个指标,而瘦素则不然。     

浅谈尿肌酐实验的改进

尿肌酐实验是通过尿肌酐的测定,了解运动员肌肉数量和质量的变化,进而更好地指导运动员进行科学训练。体育运动学校教材中关于尿肌酐实验的测定主要使用的是光电比色计,测定结果误差较大。此实验改用721分光光度计测定,大大提高了测定结果的精确度和准确度。     

陕西省女子举重队员夏训期间血红蛋白、血清睾酮指标监测研究

采用追踪实验研究法,观察并记录女子举重运动员在夏训期间的训练情况及每个周期的血睾酮、血红蛋白生化指标。结果显示:举重运动员在前两周大运动量训练期间血红蛋白变化不大,基本保持在正常水平;从第二周期开始,血红蛋白平均值显著下降,第三、四周期血红蛋白平均值明显上升;女子举重运动员的血睾酮(T)平均值从第一周期开始与基础值相比有极显著的下降(P0.01),并达到了整个训练周期的最低值;在第二、三周期T平均值有所回升,但仍然低于基础平均值水平;在第四周期T平均值继续保持上升趋势,与基础值相比有较显著的升高(P0.05)。结论:女子举重运动员的血清睾酮值个体差异极大,其各个指标的生化基础值要比其它项目的运动员的基础值相对较高。     

青少年举重练习高抓高翻项目对膝关节的损伤

举重运动员膝关节损伤的发病率很高。举重训练内容的选择与膝关节有密切的关系。对优秀举重运动员的训练安排、膝关节损伤及运动成绩的分析可以得出以下结论：高抓高翻训练易引起膝关节损伤,而大强度、多课次的前后深蹲腿训练对膝关节影响小,其训练效果也较好。     

浅析举重竞技能力的培养及赛前训练

1举重运动员竞赛能力的培养高水平举重运动员竞赛能力的形成,是全年、多年的训练任务。高水平运动员的竞赛能力的培养,着重从以下几方面进行:1.1合理安排举重专项训练内容的比例举重训练计划中专项训练份额迎应接近黄金分割线率0.618。根据国际举联技术部指定的训练计划,专项训练应占67.5%。所以高水     

基于改进多核学习的多传感数据分类方法研究

物联网（internet of things,IoT）技术中结合多个数据源互补信息提高数据分类准确率的研究受到了越来越多的关注。针对物联网无线传感器采集到数据的多源异构特性,给出了一种基于改进多核学习支持向量机（improved multi-kernel learning-support vector machine,IMKL-SVM）的IoT数据分类方法。传统的多核学习方法中核函数主要是采用经验法选取核函数类型及参数,本文改进方法在确定核函数类型及参数时分为两步：首先采用交叉验证方法初步确定核函数类型及参数;其次在第一步结果中利用支持向量机（SVM）同时训练样本和优化多核函数的类型及参数。实验中针对温度、湿度、光照、大气压力等4种数据设计了两组数据——第一组数据被标记为上午、中下午、傍晚、夜间4类,第二组数据被标记为白天、傍晚、夜间3类,比较了本文的IMKL-SVM方法、单核SVM方法及传统MKL-SVM方法在两组数据集上的分类准确率。此外,针对UCI公开数据集AReM进行了分类实验,实验结果表明IMKL-SVM方法针对具有多源异构特性的物联网数据实现了较高的分类准确率。     

足球快速反击战术刍议

快速反击战术是当今足球比赛的重要特征之一，影响运动员快速能力的因素体现在跑速、动作结构、动作速率、传球速度等六个方面，足球比赛中应注重培养运动员的快速反击意识、节奏感和抢截能力。     

非平衡数据集Fisher线性判别模型

非平衡数据是指两类问题中正类样本与负类样本个数不相等,甚至相比悬殊.非平衡数据集会导致许多分类器的性能下降,这与分类器的构造原理有关.本文首先阐述了Fisher线性判别的分类机制,指出当两类样本的协方差矩阵不同时,样本不平衡会导致Fisher线性判别的性能下降.在此基础上,提出了一种加权Fisher线性判别(WFELD),以减小样本不平衡的影响.然后,从UCI中选择了8个非平衡数据集,并采用ROC曲线下面积作为评估指标进行比较,实验结果证明了WFLD模型的有效性.     

构造特征复杂性减低的支持向量机

支持向量机(SVM)较一般的机器学习方法显示出更好的泛化能力.然而,在实际的数据中经常存在着大量冗余、噪声或者不可靠的特征,这严重影响到SVM的性能.因此,有必要减低特征复杂性以获取更好的SVM结果.本文提出了一种基于遗传算法(GA)的嵌入式框架下的特征优化算法,以构造改进SVM.针对选择的UCI成人数据库的实验表明,与原始的SVM相比,提出的改进SVM方法获得了更少的支持向量数目和更好的分类精度.     

Hyperbolic Tangent Support Vector Machine

By utilizing hyperbolic tangent function,we constructed a novel hyperbolic tangent loss function to reduce the influences of outliers on support vector machine (SVM) classification problem.The new lass fuinction not only limits the maximal loss value of outliers but also is smooth.Hyperbolic tangent SVM (HTSVM) is then proposed based on the new loss function.The experimental results show that HTSVM reduces the effects of outliers and gives better generalization performance than the classical SVM on both artificial data and UCI data sets.Therefore,the proposed hyperbolic tangent loss faction and HTSVM are both effective.     

大强度举重训练对女运动员CK、BUN、Hb指标的影响

为了解大强度训练时女子举重运动员血中肌酸激酶(CK)、血尿素(BUN)和血红蛋白(Hb)的变化规律，对8名优秀女子举重运动员进行了连续2周的跟踪测试，观察发现：大强度举重训练对血清CK活性的变化产生显影响，而对血清BUN水平变化不大。整个测试过程中Hb水平略有下降。     

剔除支持向量回归中异常数据算法

定义了回归问题中异常数据及其不满足回归映射关系差异程度的度量,分析了回归问题中理论映射模式与回归估计模式关系,提出并证明了回归问题中逐个剔除异常数据,建立回归估计模式逐步逼近理论模式的逐步逼近定理,并构建了以逐步逼近定理为理论依据的剔除支持向量回归中异常数据算法,理论分析了算法的收敛性和有效性。然后,引入逐步搜索算法改进剔除异常数据算法以解决大规模样本的支持向量回归中异常数据剔除问题,理论分析显示改进算法也是收敛的和有效的。最后,应用给定已知函数生成样本和UCI机器学习数据库样本数据仿真实验,结果显示算法是有效的和鲁棒的。     

NFX与TMP治疗尿路感染疗效分析

用氟哌酸（ＮＦＸ）、甲氧苄氨嘧啶（ＴＭＰ）治疗尿路感染６６例，治愈率达９７．０％，即使与复方新诺明（一般认为有较好疗效）比较，也有较明显的提高。     

排球接发球阵形新构思

通过对 1 999年世界杯及亚洲入奥排球选拔赛中发球技术的落点调查统计 ,揭示了目前接发球阵形存在的问题与弊端 ,并结合新规则的变化、发球技术的发展、一攻战术组成的需要 ,构思和设计了新的接发球阵形 ,试图尽快达到提高一传的起球率和到位率 ,为一攻战术的组成和发展创出契机     

A Kernel Clustering Algorithm for Fast Training of Support Vector Machines

A new algorithm named kernel bisecting k-means and sample removal(KBK-SR) is proposed as sampling preprocessing for support vector machine(SVM) training to improve the efficiency.The proposed algorithm tends to quickly produce balanced clusters of similar sizes in the kernel feature space,which makes it efficient and effective for reducing training samples.Theoretical analysis and experimental results on three UCI real data benchmarks both show that,with very short sampling time,the proposed algorithm drama...