对刘翔2008年奥运会再创辉煌的可能性及比赛目标确定的训练学思考

从现代训练理论的角度对刘翔在2008年北京奥运会上再创辉煌的可能性进行了分析,并据此对刘翔科学地确定其2008年奥运会的比赛目标提出一些训练学方面的思考。提出刘翔在其竞技能力和承受负荷能力上还有进一步提高的空间;刘翔在确定2008年奥运会的竞技总目标时,重点应放在“名次目标”上,而不应放在再次打破自已创造的12.88s的世界记录成绩上;2008年北京奥运会的名次高位目标是夺取金牌,低位目标是确保银牌;成绩高位目标可定位在平、破12.90s,低位目标为平、破13.00s;     

基于PSB的高频开关电源的仿真分析

分析了采用Buck变换器的PWM控制的开关电源的仿真问题,并利用PSB建立了一个离散的、非线性开关电源模型。通过在仿真模型中修改电路参数,可方便地进行系统的优化设计,而且可以部分地替代硬件实验,极大提高开发效率。     

无限长掺杂Zn棱柱型硅纳米管的理论研究

运用密度泛函方法在(U)B3LYP/LanL2DZ水平上研究了无限长四棱柱、五棱柱和六棱柱型掺杂锌的硅纳米管的几何结构、电荷布局、能级和电偶极矩。计算结果表明,无限长四、六棱柱型Zn-Si纳米管的最低能结构均保持着基本的管状结构,五棱柱型的则畸变严重。五棱柱和六棱柱型Zn-Si纳米管的最低能结构的电子自旋多重态都为五重态,而四棱柱的为单重态。五棱柱型Zn-Si纳米管是这三种纳米管中热力学稳定性最强的。四、六棱柱型Zn-Si纳米管中电子从硅原子转向Zn原子,Zn原子充当电荷的受体,出现了电子反转现象。五棱柱型Zn-Si纳米管电子的转移方向比较复杂,Zn原子的位置不同,充当不同的电荷角色。两边的Zn原子是电荷的施体,而中间的则充当了电荷的受体。无限长掺杂Zn的五棱柱型硅纳米管的HOMO-LUMO能隙比较大,它的化学稳定性比较强。这三种纳米管呈半导体型。虽然这三种纳米管是极性的,但是五棱柱型的极性很弱。     

基于数据挖掘方法的皮肤病诊断建模

临床特征和组织病理学特征在皮肤科疾病分类问题中起着非常关键的作用。本文的主要目的是使用这些特征建立皮肤科疾病分类模型。本文首先使用最大相关最小冗余方法选择相关特征,然后使用支持向量机构造分类模型。文中所使用的数据集包含358皮肤病患者病例样本和35属性。通过实验比较使用特征选择方法前后的模型分类精度可知,使用特征选择方法能明显提升模型分类性能。同时,本文通过实验研究对不同年龄段的皮肤科疾病患者分类的差异性,并选择出了对于35岁以下皮肤科疾病患者分类重要的13个特征以及35岁以上患者分类重要的9个特征。     

电力专业英语教学内容与方法探究

专业英语是掌握专业领域最新知识、了解国外学术最新动态的重要手段.结合本校电力专业实际情况,对教学内容和教学方法进行了探究.确定了电力专业英语的教学内容,并对互动式教学方法、多种教学手段结合、考核方式改革进行了探讨,以切实提高电力专业英语教学质量,满足社会对高素质专业人才的需求.     

电动汽车充电桩运营模式研究

以电动汽车民用充电桩为研究对象,在分析充电桩建设运营的政府主导模式、电网企业主导模式、汽车厂商主导模式等三种模式利弊的基础上,结合我国的实际情况,提出我国现阶段应实行汽车厂商与电网企业联盟建设充电桩的模式。建立一个考虑政府补助,建设成本和运行成本的充电桩利润函数模型,并提出充电桩运营的基本思路,为电动汽车充电桩在中国的长期发展提供思路和理论基础。     

计及碳排放的电力工业与火电行业生态效率实证分析(2001—2011)

提升生态效率是促进我国电力工业特别是火电行业节能减排与持续健康发展的主要途径。利用2001—2011年全国电力工业和火电行业的发电量、装机容量、从业人员、原料投入和SO2、CO2排放数据,采用数据包络分析方法计算整个电力工业和火电行业的生态效率,结果表明:火电为主的行业结构是影响电力工业生态效率的主要因素。将生态效率分解为经济效率和环境效率,采用Tobit回归分析方法分析电力工业与火电行业的生态效率、经济效率与环境效率之间的计量关系,结果表明:经济效率对生态效率存在负向的影响,进一步提高电力工业的经济效率将使生态效率降低;而环境效率对生态效率存在正向影响,火电行业的环境问题是影响整个电力工业生态效率的主要因素。     

基于SOR-LS-SVM的公路旅游客流量组合预测模型

基于指数平滑、多元线性回归、灰色系统等目前常见的预测方法建立超松弛改进的最小二乘支持向量机算法的公路旅游客流量组合预测模型。通过实例验证和比较,展示了基于超松弛最小二乘支持向量机算法的公路交通旅游客流量组合预测模型具有较好的预测效果和较高的应用价值。     

基于多因素方差分析的文本向量特征挖掘算法

文本向量特征挖掘应用于信息资源组织和管理领域,在大数据挖掘领域具有较大应用价值,传统算法精度不好。提出一种基于多因素方差分析的文本向量特征挖掘算法。使用多因素方差分析方法得到多种语料库的特征挖掘规律,结合蚁群算法,根据蚁群适应度概率正则训练迁移法则,得到种群进化最近时刻获得的数据集有效特征概率最大值,基于最优划分的K-means初始聚类中心选取算法,先对数据样本进行划分,然后根据样本分布特点来确定初始聚类中心,提高文本特征挖掘性能。仿真结果表明,该算法提高了文本向量特征的聚类效果,进而提高了特征挖掘性能,具有较高的数据特征召回率和检测率,时间耗时较少,在数据挖掘等领域应用价值较大。     

竞技体操现场技术姿态特征识别系统

人体动作姿态的识别是当前研究的热点,而对于运动员技术姿态的计算是非常困难的但其应用十分广泛。针对竞技体操现场中运动员的技术姿态识别展开研究,通过监控设备对竞技体操现场进行图像采集,对图像进行关节点标定,利用加权量化矩阵表示技术姿态特征用以解决不同关节点的权重区分度问题,经过权重修正后的关节点相对坐标作为技术姿态特征用以解决标定关节点时产生的误差所造成的识别精度下降的问题,基于多种姿态特征建立技术姿态描述算子并构建特征数据库,用于训练基于支持向量机的多类分类器,以实现竞技体操现场中对体操运动员技术姿态特征的识别。实验表明,提出的方法实现了11种体操运动员运动姿态的特征识别,在识别效率和精度上具有令人满意的结果。