首页--文化、科学、教育、体育论文--体育论文--体育理论论文--体育基础科学论文--运动生理学论文

学生有氧能力分群研究及其在系统中的实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第10-13页
    1.1 背景及意义第10-11页
    1.2 本文研究内容及贡献第11-12页
        1.2.1 研究内容第11页
        1.2.2 本文贡献第11-12页
    1.3 论文组织第12页
    1.4 本章小结第12-13页
第2章 相关工作第13-25页
    2.1 聚类算法介绍第13-17页
        2.1.1 静态数据聚类算法第13-15页
        2.1.2 时间序列数据聚类算法第15-17页
    2.2 特征选择算法介绍第17-20页
        2.2.1 有监督特征选择算法第17-18页
        2.2.2 无监督特征选择算法第18-20页
    2.3 时间序列预处理及相似性计算方法第20-21页
        2.3.1 时间序列预处理方法第20-21页
        2.3.2 时间序列相似性计算第21页
    2.4 HMM 算法和 BIRCH 算法第21-24页
        2.4.1 HMM算法第21-22页
        2.4.2 BIRCH算法第22-24页
    2.5 本章小结第24-25页
第3章 学生有氧能力分群算法第25-37页
    3.1 数据采集与预处理第25-27页
        3.1.1 数据采集方案第25页
        3.1.2 数据描述第25-26页
        3.1.3 数据预处理第26-27页
    3.2 有氧能力分群算法概述第27-29页
    3.3 有氧能力模型生成第29-31页
        3.3.1 求解HMM模型参数第29-30页
        3.3.2 状态转移序列生成第30页
        3.3.3 有氧能力模型计算第30-31页
    3.4 有氧能力分群第31-32页
    3.5 实验结果与评价第32-36页
        3.5.1 实验环境及数据第32页
        3.5.2 实验评价指标第32-33页
        3.5.3 HMM模型中状态数的确定第33页
        3.5.4 不同特征选择算法对聚类结果的影响第33-36页
    3.6 本章小结第36-37页
第4章 大规模学生有氧能力分群算法第37-51页
    4.1 大规模学生有氧能力分群算法背景介绍第37页
    4.2 大规模学生有氧能力分群算法概述第37-40页
    4.3 大规模学生有氧能力分群方法的类簇特征第40-45页
        4.3.1 BIRCH算法的类簇特征和类簇特征树第40-42页
        4.3.2 AC-BIRCH 算法的类簇特征第42-43页
        4.3.3 有氧能力平均技术第43-45页
    4.4 实验结果与评价第45-50页
        4.4.1 实验设备及环境第45页
        4.4.2 数据集介绍第45页
        4.4.3 实验方案、参数设置及评价标准第45-47页
        4.4.4 学生运动生理数据集实验结果第47-48页
        4.4.5 UCR公开数据集实验结果第48-50页
    4.5 本章小节第50-51页
第5章 分群方法在学生体质健康管理与促进系统中的设计与实现第51-62页
    5.1 系统总体概述第51-53页
        5.1.1 系统简介第51-52页
        5.1.2 系统架构第52-53页
    5.2 基本数据管理模块第53-55页
    5.3 用户管理模块第55-56页
    5.4 手环设备管理模块第56-58页
    5.5 运动数据管理模块第58-59页
    5.6 学生有氧能力分群模块第59-61页
    5.7 本章小结第61-62页
第6章 总结和展望第62-64页
    6.1 总结第62-63页
    6.2 展望第63-64页
参考文献第64-67页
附录A第67-70页
致谢第70-71页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第71页

论文共71页,点击 下载论文
上一篇:青岛银海国际游艇俱乐部发展体育旅游业务研究
下一篇:基于生理信息反馈的跑步运动状态识别研究