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951.
通过对山东省游泳队18名队员的心电图、脉搏图、肺活量以及最大吸氧量等指标的测量分析,研究了游泳运动员的心肺机能,并与文献报道结果进行了对比评价。结果:山东省游泳运动员的身高、体重、肺功能、女性运动员的最大吸氧量高于文献报道;而男性运动员的最大吸氧量低于文献报道结果。游泳运动员的心电图的异常率为28%。提示:山东省游泳队女性队员的训练应着重提高最大吸氧量的利用率;而男性队员同时还应注意加强心泵功能的训练 相似文献
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953.
954.
最大词重降维算法与模拟退火算法相结合的文本聚类方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于最大词重的文本特征提取与降维算法。其基本思想是利用词在文档库的重要性,通过搜索算法将最大重要性的词从高维文档库中提取出来构成低维文档库,达到特征提取与降维的目的。在此基础上,提出利用模拟退火算法改进的K-means聚类算法对降维得到的文本进行聚类分析,实验结果表明该方法可以有效地提高聚类精度。 相似文献
955.
2007年10月2日至11日,世界特殊奥林匹克运动会在上海举行.这是特奥历史上规模最大的运动会,160多个国家的7000多名运动员参赛,2万余位嘉宾与会,5万名志愿者为之服务. 相似文献
956.
957.
由美国休闲船业和垂钓基金会提供的权威报告对全球最大规模的钓具市场进行了富有洞察力的分析——其中不乏值得业内人士欢呼庆幸的结论。 相似文献
958.
959.
960.
支持向量机作为机器学习中一个经典的分类算法,一直广受数据科学家的喜爱。无论是处理线性可分还是非线性可分数据,传统的支持向量机能够很好地解决二分类问题。针对给定的样本,支持向量机通过最大化最小间隔得到最佳的决策分界面,从而实现对新样本的类别预测。然而现实中的数据更为复杂多样,一方面数据的类别往往多于两个,近年不乏有优秀的多分类支持向量机算法出现;另一方面不同领域的数据的特征集中可能存在相对特殊的变量(称之为主变量,targeted variable),需要将其挑选出来并加以特殊处理,以保持主变量对最终分类结果的重要影响。考虑这两个方面,提出基于角度的变系数多分类支持向量机(TLAMSVM)模型以解决含有主变量的多分类问题。它使用具备更好几何解释能力的基于角度的间隔最大分类框架完成多分类,并引入变系数模型,通过选择合适的局部光滑函数处理主变量对模型的影响。把基于角度的变系数多分类支持向量机分别应用到模拟数据集和真实数据集上。数值结果显示,相比没有使用变系数思想或基于角度的多分类框架的多分类支持向量机,TLAMSVM模型具有更高的预测准确度。 相似文献