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跳高运动由助跑、单脚起跳、越过横杆落地等一系列动作组成,跳高运动轨迹是一个复杂的因果系统.在每一个时间节点,运动员的身体姿态符合一定的规律约束.研究建立了跳高运动过程中关键身体关节节点坐标依时间变化的离散过程模型,每个时刻的各关节点位置向量由给定的之前若干个时刻的运动员关节点位置决定.跳高运动员肢体的摆动、关节点位置的变化都对运动员位移有重要作用.运动员重要关节点之间的相互作用,使得跳高运动轨迹难以刻画和预测.随着深度学习的发展,图神经网络在时空特征刻画和预测上具有优势.基于时空图注意力网络结合长短时记忆网络、门控循环单元(STGAT-LSTM、STGAT-GRU)建立了具有空间位置约束的跳高运动员关节点位置随时间变化的模型,用于推算跳高运动员重心和关节点位置轨迹.实验结果表明该模型能够很好地刻画跳高运动的过程,对于关节点位置的预测能够达到较好的效果.研究所提出模型的预测效果比基线模型准确性提高了0.02-0.03米.研究给出了基于神经网络模型进行跳高运动轨迹预测的可行解决方案,可作为跳高运动仿真和技术优化研究的重要参考. 相似文献
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针对医用高值耗材种类繁多、管理难度大的问题,为减少人力成本、提高医用高值耗材的智能化管理水平。本文提出了基于物联网的高值医用耗材智能屋的管理系统,介绍了智能屋的整体架构、系统功能、核心业务及流程设计,主要分为结构模块、RFID模块、数据库模块、控制系统模块四大模块,具体有用户管理、出入库管理、综合查询、预警管理四大业务,通过GM(1,1)模型对2022年全年高值医用耗材的月消耗量进行预测分析,并且检验得该预测模型的精度等级为一级,模型预测效果很好,能够为医院采购人员采购提供了一个参考,避免因过度的主观估计而造成的耗材浪费。该系统能够有效地提高医院对于高值医用耗材的管理水平,减少人力、物力和财力的消耗,为广大患者提供更加优质的医疗服务。本文所提的高值医用耗材智能屋管理系统解决了传统的高值医用耗材管理的诸多难题。 相似文献
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24.
高锰酸盐指数的灰色GM(1,1)预测 总被引:1,自引:0,他引:1
以中山市岐江河近7年的高锰酸盐指数监测数据为基础,采用灰色系统理论中的预测方法,建立了岐江河高锰酸盐指数的灰色预测模型。用该模型预测岐江河2006年、2007年、2008年高锰酸盐指数的值分别为5.3,5.4和5.4。 相似文献
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前胡等中药不仅化学成分组成复杂,而且常含有大量对映异构体,且对映异构体之间的含量常存在差异。本研究以中药前胡为例,建立了非手性-手性色谱-预测多反应监测法(Achiral-chiral LC-predictive MRM),实现了化学成分的化学选择性和立体选择性分析。非手性-手性色谱直接耦联系统结合了RP-C18色谱柱的高效分离能力以及手性色谱柱的立体选择性分离优势,有效避免了中心切割非手性-手性二维液相构造复杂、精密度差等缺陷。采用小内径核壳型RP-C18色谱柱作为前端化学分离柱,实现了结构类似香豆素的高效化学选择性分离;通过在手性柱前引入稀释泵,优化适用于手性选择性分离的洗脱程序;采用反相大内径AD-RH手性色谱柱,实现了对映异构体的手性拆分。采用预测多反应监测模式实现化学成分的高灵敏度检出,并利用增强子离子扫描模式采集各色谱峰的二级质谱,进行结构确证。从前胡中鉴定出61种化学成分,其中包括11对对映异构体。Achiral-chiral LC-predictive MRM为含有对映异构体的中药及其它复杂样品的深入定性和定量分析提供了可靠的... 相似文献
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预测材料异质结的界面原子结构对于理解界面对性能的影响至关重要.目前,从理论上预测材料界面结构仍具有极大挑战,主要是缺乏普适有效的理论计算方法.本文介绍了本课题组在异质结界面结构预测方面取得的最新进展.结合马氏体相变唯象理论、图论和随机表面行走算法,提出了界面结构的一种有效预测方法,可以实现自动化的计算预测.通过GaP/TiO2半导体异质结等展示了该方法的有效性和在催化等领域的应用前景. 相似文献
28.
局部应力应变法(LSSM)以危险点处的局部应力应变历程进行寿命评价,忽略了非比例附加强化及缺口附近应力梯度对疲劳损伤的影响.论文通过分析裂纹萌生面(临界面)上剪应力和正应力分布状态,提出一种计算缺口件多轴疲劳损伤影响区的数学计算方法,建立考虑法向正/剪应力梯度与非比例附加强化效应的寿命预估模型.首先,基于能量法和临界面理论,借助坐标变换原理将应变能密度最大的材料平面定义为临界面,建立确定裂纹萌生方向的计算方法.其次,以临界面上特定路径为积分方向,将缺口件三维问题转化为线性问题,简化计算过程.综合考虑峰值应力和等效应力场强对多轴疲劳寿命的贡献度,建立表征缺口件多轴疲劳损伤演化过程的损伤参量.最后,通过TC4合金和Q345钢多轴疲劳试验验证论文模型的可行性和精确度,并与LSSM法、FS模型、SWT模型进行对比分析. 相似文献
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