体育课程一体化理念下运动能力评价研究

通过文献资料和演绎归纳法，对国内外运动能力评价相关文献进行分析。对基本运动能力和专项运动能力进行分类细化，提出包括基础体能、基本生理生化指标、基本身体形态3个二级指标、11个三级指标的基本运动能力评价指标体系；设计了专项运动能力四个阶段的达成性目标评价体系。基本运动能力和专项运动能力相互促进，共同构建衔接一致的一体化运动能力评价体系。     

基于模糊数学方法下的企业盈利能力评价模型

文章应用模糊数学的方法构建了企业盈利能力评价模型,该模型全面地考虑了描述企业盈利能力的各项指标,并利用了专家的职业判断,综合应用了定性分析和量化标准,评价得出的结论比较可靠.     

针刺穴位对改善百米短跑运动能力的实践研究

探索在运动实践中针刺(位对改善短跑运动能力的影响。按随机区组设计的方法分针刺训练组、训练组和训练对照组,进行百米跑间歇训练,记录运动成绩,分析针刺恢复措施对运动能力的影响。结果与训练对照组进行对比分析,针刺训练组和训练组对提高百米运动成绩的即时效应有显著性意义(ρ<0.05),然而对提高百米运动成绩的累积效应却不具有显著性意义(ρ>0.05)。结论:针刺(位具有改善百米短跑运动能力的作用,但是一次训练和针刺后短时间的即时效应较明显,而长期的累积效应却不显著。建议在整个训练过程中,两次训练的间隔时间内也加入一定数量的干预措施(如针刺(位等),从而提高累积效应。同时,在运动后根据受试者不同的实际情况,采取补、泻的不同手法,以达到针刺(位提高百米运动成绩的预期效果。     

基于模糊数学和神经网络的上海市中小企业商务成本综合评价模型研究

尝试运用模糊数学方法对指标数据运用隶属度函数处理,在确立了中小企业商务成本综合评价指标体系的基础上,建立了模型。以一级模糊综合评价向量作为神经网络评价模型的输入,该网络具有四个因子输入,一个衡量中小企业商务成本的输出,总共六层结构,模糊规则层最大的优势在于根据具体问题情况进行调节的能力,所以利用神经网络模型对中小企业商务成本进行评价,由于神经网络的非线性处理能力使评价更具体和科学。利用Matlab7.0对178组样本数据进行实证分析,训练结果表明网络预测误差小。     

测试能力评价研究

测试人员的测试能力直接影响到测试工作的进程,为此建立了测试能力评价指标体系,对指标的含义进行了说明,分析了定性、定量指标的量化方法,运用模糊层次评价法建立了测试能力评价模型.     

重庆市高校体育专业招生考试专业能力评价体系的改革探索

采用专家调查法、数理统计法和专业知识分析的方法对重庆市体育高考专业能力评价体系的有效性进行了分析研究,提出了改革建议.研究表明:重庆市体育高考现行专业能力测试指标内容的有效性有待提高,其测试指标内容与专业能力评价方法本身带有一定程度的运动项群能力的倾向性,在重庆市体育高考专业能力现行评价体系中增加专项运动技能的考评因素势在必行.     

百米短跑加速跑技术髋和膝关节角度的变化特征

百米短跑起跑后的加速跑技术是百米全程中尤为重要的技术,更重要的是加速跑技术的优劣对运动员的最大速度、维持最高速度的能力及速度耐力产生最直接最重要的影响,有必要对其进行研究。本文通过实验的方法,利用单机定点定焦高速摄像对实验对象进行加速跑阶段技术的实验测试,试图通过加速跑阶段前凡步支撑阶段动作的髋、膝关节指标的分析,揭示百米加速跑阶段动作的运动学特征及其规律性的变化。     

粗糙集和神经网络相融合的钻井安全评价模型

针对动态性、随机性和不确定性较强的钻井作业现场,开展了安全评价的研究。提出了一种基于粗糙集和BP神经网络对作业现场进行安全评价的方法。首先以粗糙集为基础来构建BP神经网络的前置系统,对采集到的样本数据进行属性约简。其次,根据约简结果以及作业当天的事故情况完成了BP神经网络输入层和输出层的设计,并根据输入层和输出层神经元的个数通过试凑法确定网络隐含层的神经元数量范围,并采用训练样本对不同神经元个数所对应的网络模型进行训练,选择网络误差最低的网络作为所构建的网络模型。最后,选取16 d的测试样本对网络进行验证,将网络的输出同作业现场的实际结果进行比较,有14 d的网络结果与实际结果相符,测试准确率达到了87.5%。     

基于BP神经网络的实践教学质量评价模型研究

该文利用反向传播（Back Propagation,BP）神经网络建立实践教学质量评价模型。将实践教学质量评价指标量化为确定的数据作为其输入,实践教学质量作为输出。运用Excel进行实证研究,发现将该方法运用于实践教学质量评价中,较好的模拟了评价专家进行综合评价的过程,得到了满意的评价结果。     

预先过度通气对百米跑成绩影响初探

在百米运动前预先过度通气，提高血液的pH、PO2，减轻运动过程中酸性谢产物对神经肌肉的不良影响，提高机体的氧储，从而提高运动成绩，本文对30名具初级运动水平的青少年进行预先过度通气，然后作百米跑的实验；并对20名青少年作过度通气前后的血气分析。结果显示成绩有明显提高（P＜0．01），血气有相应改变（P＜0．01）。本文对结果进行讨论。     

短跑运动员竞技能力诊断与评价综述

竞技能力是运动训练的关键概念之一,运动成绩的提高来源于竞技能力的提高,当前我国学者对短跑运动员在竞技能力诊断评价、模型的构建存在着不规范、不科学的地方,研究通过对目前短跑运动员竞技能力的诊断评价、模型的构建相关理论进行梳理,为短跑竞技能力诊断与评价的研究提供一定的理论依据。     

基于人工神经网络构建运动训练计划模型的研究

以短跑项目为例,从决定短跑运动员的影响因素出发,构造了用于确定短跑运动员训练计划的人工神经网络模型．该系统可以借助现有优秀短跑运动员的训练计划建立相应的神经网络模型,以便针对具体的训练对象制订合理的训练计划．由于神经网络模型所固有的泛化功能,即使在提供信息不完备或存在明显的误差等情况下,上述模型制订的训练计划仍有一定的指导意义．     

基于RBF-BP复合神经网络的企业创新能力评价模型

为更加精准地测量企业创新能力,利用熵值法和相关性分析,从创新投入、创新产出、创新支撑3个维度建立企业创新能力评价指标体系,构建企业创新能力评价的RBF BP复合神经网络模型。该模型由1个输入层、1个RBF隐含层、1个BP隐含层以及1个输出层组成,其特点是将RBF隐含层的输出作为BP隐含层的输入。十折交叉验证与随机二次抽样2种方法检验表明,与单一RBF神经网络、单一BP神经网络相比,RBF BP复合神经网络模型的平均均方误差与平均绝对误差分别下降2821%、1519%和1251%、1255%,表明RBF BP复合神经网络模型具有最优的数据拟合能力,更适合于企业创新能力评价。     

基于熵权-离差的GA-BP神经网络编程能力评估方法

针对在线评测系统中缺少对学习者编程能力的客观反馈和评估指标权重难以确定的问题,建立遗传算法(genetic al-gorithm,GA)优化反向传播(back propagation,BP)(GA-BP)神经网络的编程能力评估模型.通过对在线评测系统的数据进行挖掘,提取编程能力评估指标,采用双参数平衡熵权法和离差最大化法的客观组合赋权方法确定指标权重以及编程能力评估值,将评估值作为GA-BP神经网络的期望输出,并与单一BP神经网络确定的编程能力评估结果进行比较.研究结果表明,利用该模型能够实现对学习者编程能力的评估且评估结果更准确.     

RBF网络在取代苯胺和苯酚定量构效关系研究中的应用

采用径向基函数网络模型,对36种取代苯胺和苯酚类化合物的急性毒性进行预测,网络自相容能力和交叉检验结果良好.结果表明:①采用分子连接性指数、线性溶解能关系参数、正辛醇/水分配系数作为输入特征参数的神经网络预测结果优于仅采用分子连接性指数作为输入特征参数的神经网络预测结果;②采用分子电性距离矢量和正辛醇/水分配系数作为输入特征参数的神经网络预测结果优于仅采用分子电性距离矢量输入特征参数的神经网络预测结果.该方法还可望成为对有机化合物其它性质进行预测的一种有效手段.     

一种基于熵权多目标决策和人工神经网络的炼油企业绩效评价方法

提出了一种基于熵权多目标决策的逼近理想解法（TOPSIS）和人工神经网络（ANN）的炼油企业绩效评价方法，以熵权TOPSIS的企业绩效评价结果作为学习样本，对神经网络进行训练、测试，进而对指标加以赋权，最终得到了企业绩效综合评判式，并将其用于炼油企业绩效评价。实例分析结果表明，该方法科学有效、实际可行，具有一定的智能性，为炼油企业绩效评价提供了一种新的途径。     

咪唑类ALK5抑制剂活性的神经网络研究

为建立咪唑类ALK5抑制剂活性的QSAR预测模型,分析了61个咪唑类ALK5抑制剂的分子结构与活性的关系;计算了这些抑制剂分子的分子形状指数、电性拓扑状态指数和电性距离矢量;优化筛选了分子形状指数的K_1和K_3,电性拓扑状态指数的E_(19)、E_(21)和E_(24),电性距离矢量的M_(26)、M_(30)和M_(56),共8个参数.将这8个参数作为人工神经网络的输入神经元变量,活性pIC_(50)作为输出神经元变量,采用8∶4∶1的神经网络结构,获得了令人较为满意的神经网络预测模型,模型的总相关系数r为0.956.pIC_(50)的预测值与实验值较为吻合,平均相对误差仅为0.85%.结果表明,本法建构的神经网络模型具有较强的稳健性和良好的预测能力.研究结果可为合成高活性的抗癌新药提供理论指导.     

贝叶斯规整化神经网络预测苯取代物的毒性

利用贝叶斯规整化神经网络(BRNN)研究了59种苯取代的环境毒性和分子结构的关系.建立了基于脂水分配系数和4种量子指数的QSAR环境毒性预测模型.结果表明:该模型的预测性能超过偏最小二乘法(PLS)和逐步线性回归方法,残差分析显示其稳定可靠,有望成为一种良好的苯取代物毒性的环境评价和预测的方法.     

Levenberg-Marquardt神经网络在煤矿作业人员人因可靠性评价中应用研究

依据人因可靠性原理、事故致因理论,结合煤矿生产系统的特点,提出了观测可靠度的概念,确立了一系列便于统计和赋值的人因可靠性评价指标.针对人因失误事件过程的动态性、复杂性以及数据的不完整性,利用BP神经网络对非线性动态系统的自学习性和自适应性的特点,建立了基于BP神经网络的煤矿作业人员人因可靠性评价模型.运用Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络,克服了收敛速度慢,容易陷入局部极小点的缺点,提高了预测精度和稳定性.对于岗位工龄短或有效记录不足的煤矿作业人员,采用BP神经网络模型进行了人因可靠性评价.评价结果表明,基于BP神经网络的煤矿作业人员人因可靠性评价方法具有较好的适用性和可行性.     

饱和醇结构-保留定量相关的人工神经网络模型

以拓扑指数为结构描述符,用基于Levenberg-Marquardt优化的BP神经网络建立了醇类化合物的结构与色谱保留值的相关性模型,用于未知醇类化合物在SE-30和OV-3两根色谱柱上保留指数的同时预测,其学习速率优于文献中普通BP神经网络法,预测准确度与普通BP神经网络法接近,但优于多元线性回归法,因而是一种较好的预测有机化合物气相色谱保留指数的方法.