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题名基于多元线性回归分析的剧烈运动身体易损伤部位预测
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作者
杨阳
唐胜
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机构
阜阳幼儿师范高等专科学校
合肥滨湖职业技术学院机电与汽车工程学院
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出处
《河北北方学院学报（自然科学版）》
2023年第1期3-9,共7页
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基金
安徽省教育厅高等学校人文社科研究重点项目“安徽省高职院校体质健康测试数据与体育课程模式改革研究”(SK2020A0942)。
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文摘
针对传统方法未能全面考虑剧烈运动与身体损伤之间关系,导致损伤预测模型误差率较大,结合多元线性回归分析构建剧烈运动身体易损伤部位预测模型。选择基本模型中的身体损伤影响因素作为自变量,身体损伤作为因变量,得出二者之间的样本回归函数,并进行拟合优度、方程总体线性显著性、变量显著性的检验,检验预测模型的合理性。实验结果表明,与基于模糊评判相比,所提预测模型的预测误差较小,平均值仅为0.4%,说明所提模型预测准确性更高,能够为锻炼者运动提供科学依据和指导。
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关键词
多元线性回归分析
剧烈运动
身体易损伤部位
预测模型
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Keywords
multiple linear regression analysis
strenuous exercise
vulnerable parts of the body
prediction model
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分类号
TP415.6
[自动化与计算机技术]
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题名云环境下数值型数据库检索与编码模型的构建
被引量：1
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作者
肖汉周
刘迎春
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机构
安徽广播影视职业技术学院信息工程学院
安徽建筑大学图书馆
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出处
《北部湾大学学报》
2024年第2期33-39,共7页
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基金
安徽高校自然科学重点研究项目(KJ2021A1479)
安徽省高校自然科学重点研究项目(KJ2020A1070)。
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文摘
针对数值型数据库文本描述少和数据之间关系离散而导致检索难度大、效率低等问题,构建了一种云环境下数值型数据库检索与编码模型。首先对检索词进行包括去除停用词、分词以及关键词数值化索引的处理,然后借助二分算法结合字典法对数据库中数值型数据进行编码处理,最后将数据库中所有数值型数据与检索关键词一起进行聚类,寻找与检索关键词在一起的簇并计算簇中所有数据与检索关键词之间的相似度,然后按照从小到大的顺序排序,将排序前Q个对应的数据作为检索结果,完成数值型数据库检索。实验结果表明,与传统算法相比,提出的模型的检索准确性、全面性要相对更优,检索时间更少。
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关键词
数值型数据库
检索关键词
编码
聚类
检索与编码模型
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分类号
TP415.66
[自动化与计算机技术]
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