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基于脉冲神经元膜电位增量的数据分布统计量及批归一化
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作者 李炜奇 陈云华 +1 位作者 陈平华 朱春佳 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第8期2341-2347,共7页
脉冲神经网络(SNN)因其具有更好的生物解释性、强大的时空信息表征能力,以及超低功耗和延迟特性而受到广泛关注。然而SNN在训练算法、超参数设置、架构设计研究等方面还存在不少挑战性的问题。针对现有SNN归一化(BN)方法无法有效处理时... 脉冲神经网络(SNN)因其具有更好的生物解释性、强大的时空信息表征能力,以及超低功耗和延迟特性而受到广泛关注。然而SNN在训练算法、超参数设置、架构设计研究等方面还存在不少挑战性的问题。针对现有SNN归一化(BN)方法无法有效处理时间依赖性的问题,通过分析膜电位增量在时间步上的传播,提出按时间步逐步计算膜电位增量的时空积累量;以此为数据分布的统计量分别对各个时间步数据进行归一化,并提出按照指数移动平均计算膜电位增量的时空积累量,形成一种带衰减因子的时空累积批归一化(spatio-temporal attenuation cumulative batch normalization,STBN)方法。在CIFAR-10和CIFAR-100及CIFAR10-DVS数据集上的实验结果表明,所提方法能显著提升网络分类精度并降低时延。特别是在CIFAR-100数据集上仅使用两个时间步就获得了76.30%的精度,相比同类模型的先前最优算法精度提升了3.43%。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 批归一化 脉冲时间依赖性 脉冲神经网络训练算法
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脉冲神经网络基准测试及类脑训练框架性能评估
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作者 胡汪鑫 成英超 +2 位作者 何玉林 黄哲学 蔡占川 《应用科学学报》 北大核心 2025年第1期169-182,共14页
随着脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)研究需求的不断增长,开源类脑训练框架也迅速发展。然而,目前缺乏针对这些框架的系统性选择指南。为了解决该问题,提出了一种基于图像分类任务的SNN基准测试方法。本文为两种SNN训练方法,... 随着脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)研究需求的不断增长,开源类脑训练框架也迅速发展。然而,目前缺乏针对这些框架的系统性选择指南。为了解决该问题,提出了一种基于图像分类任务的SNN基准测试方法。本文为两种SNN训练方法,即直接替代梯度反向传播训练方法以及从人工神经网络(artificial neural network,ANN)到SNN的转换训练方法分别设计了卷积神经网络和全连接深度神经网络模型,并使用MNIST、FashionMNIST和CIFAR-10基准图像数据集,以训练时间和分类准确率为评估指标,比较了不同类脑训练框架的性能差异。研究结果表明,在SNN直接训练中,类脑训练框架SpikingJelly在训练时间和分类准确率方面均表现优异;而在ANN到SNN的转换训练中,Lava框架实现了最高的分类准确率。 展开更多
关键词 深度学习 脉冲神经网络 类脑训练框架 基准测试 图像分类
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面向视觉目标检测的脉冲神经网络综述:从生物机制到前沿应用
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作者 仵赛飞 张渊 +2 位作者 谢迪 俞海 朱江 《功能材料与器件学报》 2025年第5期364-378,共15页
脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)作为第三代神经网络模型,凭借其生物启发的脉冲动力学机制、事件驱动的异步计算特性以及低功耗优势,在目标检测领域展现出广阔的应用前景。系统综述面向视觉目标检测的SNN方法,涵盖其生物机制... 脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)作为第三代神经网络模型,凭借其生物启发的脉冲动力学机制、事件驱动的异步计算特性以及低功耗优势,在目标检测领域展现出广阔的应用前景。系统综述面向视觉目标检测的SNN方法,涵盖其生物机制基础、神经元模型、神经编码策略、数据集分类及主流算法方案。在神经元模型方面,分析积分-发放(integrate-andfire,IF)、泄漏积分-发放(leaky integrate-and-fire,LIF)、Izhikevich和Hodgkin-Huxley等模型在生物合理性与计算效率之间的权衡;在编码机制上,对泊松编码、强度-延迟编码等输入编码方法以及速率、时间、群体解码策略进行阐述;在数据集层面,系统总结静态、神经形态转换、神经形态捕获和模拟生成等4类数据集的特点与局限性。在SNN算法方面,详细分析基于人工神经网络(artificial neural network,ANN)-to-SNN转换的方法与基于代理梯度的直接训练.方法,并对比其在精度、能效、延迟和硬件适配性等方面的表现。对SNN在训练-硬件协同优化、新架构设计、多模态扩展及工具链生态等方向的发展趋势进行展望,为低功耗、高能效脉冲视觉系统的研究与应用提供参考。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 目标检测 ANN-to-SNN转换 代理梯度训练 低功耗
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基于脉冲神经网络的时空交互图像分类
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作者 曲海成 李竹媛 刘万军 《计算机系统应用》 2024年第5期162-169,共8页
脉冲神经网络作为人工智能发展的重要方向之一,在神经形态工程和类脑计算领域得到了广泛的关注.为解决脉冲神经网络泛化性差、内存和时间消耗较大等问题,本文提出了一种基于脉冲神经网络的时空交互图像分类方法.首先引入时间有效训练算... 脉冲神经网络作为人工智能发展的重要方向之一,在神经形态工程和类脑计算领域得到了广泛的关注.为解决脉冲神经网络泛化性差、内存和时间消耗较大等问题,本文提出了一种基于脉冲神经网络的时空交互图像分类方法.首先引入时间有效训练算法弥补梯度下降过程中的动能损失;其次融合空间随时间学习算法,提高网络对信息的高效处理能力;最后添加空间注意力机制,增强网络对空间维度上重要特征的捕捉能力.实验结果表明,改进后的方法在CIFAR10、DVS Gesture、CIFAR10-DVS这3个数据集上的训练内存占用分别减少了46.68%、48.52%、10.46%,训练速度分别提升了2.80倍、1.31倍、2.76倍,在保证精度的情况下,网络性能得到有效提升. 展开更多
关键词 脉冲神经网络 时间有效训练 空间随时间学习 空间注意力机制 人工智能
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跨脉冲传播的深度脉冲神经网络训练方法 被引量:1
5
作者 曾建新 陈云华 +1 位作者 李炜奇 陈平华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第7期2134-2140,共7页
基于反向传播的脉冲神经网络(SNNs)的训练方法仍面临着诸多问题与挑战,包括脉冲发放过程不可微分、脉冲神经元具有复杂的时空动力过程等。此外,SNNs反向传播训练方法往往没有考虑误差信号在相邻脉冲间的关系,大大降低了网络模型的准确... 基于反向传播的脉冲神经网络(SNNs)的训练方法仍面临着诸多问题与挑战,包括脉冲发放过程不可微分、脉冲神经元具有复杂的时空动力过程等。此外,SNNs反向传播训练方法往往没有考虑误差信号在相邻脉冲间的关系,大大降低了网络模型的准确性。为此,提出一种跨脉冲误差传播的深度脉冲神经网络训练方法(cross-spike error backpropagation,CSBP),将神经元的误差反向传播分成脉冲发放时间随突触后膜电位变化关系和相邻脉冲发放时刻点间的依赖关系两种依赖关系。其中,通过前者解决了脉冲不可微分的问题,通过后者明确了脉冲间的依赖关系,使得误差信号能跨脉冲传播,提升了生物合理性。此外,并对早期脉冲残差网络架构存在的模型表示能力不足问题进行研究,通过修改脉冲残余块的结构顺序,进一步提高了网络性能。实验结果表明,所提方法比基于脉冲时间的最优训练算法有着明显的提升,相同架构下,在CIFAR10数据集上提升2.98%,在DVS-CIFAR10数据集上提升2.26%。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 脉冲时间依赖 误差反向传播 脉冲神经网络训练算法
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第19届世锦赛中外女排扣球进攻技战术比较分析 被引量:6
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作者 杨管 王堯 +2 位作者 李亮 何炳辰 李毅钧 《体育学刊》 CAS CSSCI 北大核心 2024年第1期134-142,共9页
对巴黎奥运周期中外女排在第19届世界女子排球锦标赛中的扣球进攻技战术运用效果进行分析,然后以轮次为切入点,对中意女排不同进攻战术打法运用效果进行对比,同时从接发球阵型和拦防阵型两个方面深入剖析中国女排在比赛中存在的主要问... 对巴黎奥运周期中外女排在第19届世界女子排球锦标赛中的扣球进攻技战术运用效果进行分析,然后以轮次为切入点,对中意女排不同进攻战术打法运用效果进行对比,同时从接发球阵型和拦防阵型两个方面深入剖析中国女排在比赛中存在的主要问题。结果表明:中外女排在总体扣球进攻效果上并无明显差异,但中国女排的扣球进攻效果与意大利女排差距显著,主要表现在第三轮4号位强攻和第四轮2号位快攻上;比赛中,在意大利女排的压迫性发球和针对性拦防双重压力下自身无法形成有效进攻,导致中国女排在这两个轮次上的扣球进攻效果与其存在明显差距。研究认为,在面对意大利女排的大力跳发球时,中国女排应选择解放前排主攻手,改由后排主攻队员承担接发球任务并尝试采用4人接发球阵型;而在面对意大利女排的针对性拦防布局时,中国女排应更合理地选择进攻线路,通过多运用小球技术来增加对手的拦防难度,进而提高自身扣球进攻效果。 展开更多
关键词 竞赛与训练 扣球进攻 技战术效果 中国女排 第19届排球世锦赛
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基于自适应时间步脉冲神经网络的高效图像分类 被引量:1
7
作者 李千鹏 贾顺程 +1 位作者 张铁林 陈亮 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1724-1735,共12页
脉冲神经网络(Spiking neural network,SNN)由于具有相对人工神经网络(Artifcial neural network,ANN)更低的计算能耗而受到广泛关注.然而,现有SNN大多基于同步计算模式且往往采用多时间步的方式来模拟动态的信息整合过程,因此带来了推... 脉冲神经网络(Spiking neural network,SNN)由于具有相对人工神经网络(Artifcial neural network,ANN)更低的计算能耗而受到广泛关注.然而,现有SNN大多基于同步计算模式且往往采用多时间步的方式来模拟动态的信息整合过程,因此带来了推理延迟增大和计算能耗增高等问题,使其在边缘智能设备上的高效运行大打折扣.针对这个问题,本文提出一种自适应时间步脉冲神经网络(Adaptive timestep improved spiking neural network,ATSNN)算法.该算法可以根据不同样本特征自适应选择合适的推理时间步,并通过设计一个时间依赖的新型损失函数来约束不同计算时间步的重要性.与此同时,针对上述ATSNN特点设计一款低能耗脉冲神经网络加速器,支持ATSNN算法在VGG和ResNet等成熟框架上的应用部署.在CIFAR10、CIFAR100、CIFAR10-DVS等标准数据集上软硬件实验结果显示,与当前固定时间步的SNN算法相比,ATSNN算法的精度基本不下降,并且推理延迟减少36.7%~58.7%,计算复杂度减少33.0%~57.0%.在硬件模拟器上的运行结果显示,ATSNN的计算能耗仅为GPU RTX 3090Ti的4.43%~7.88%.显示出脑启发神经形态软硬件的巨大优势. 展开更多
关键词 脉冲神经网络 低功耗推理 高效训练 低延迟
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排球训练机器人扣球位姿修正中的解耦控制 被引量:1
8
作者 朱祥凤 陈鹏 韩盼星 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第2期305-308,共4页
因排球训练机器人在扣球位姿控制过程中需要多回路控制,不同控制回路之间相互影响,导致存在不同回路之间的耦合干扰,要获得良好的训练效果,需要对排球训练机器人在扣球训练过程中的耦合干扰进行解耦控制。为此,提出一种针对排球训练机... 因排球训练机器人在扣球位姿控制过程中需要多回路控制,不同控制回路之间相互影响,导致存在不同回路之间的耦合干扰,要获得良好的训练效果,需要对排球训练机器人在扣球训练过程中的耦合干扰进行解耦控制。为此,提出一种针对排球训练机器人扣球位姿修正的解耦控制方法。根据机器人的主要能量和扣球速度独立非线性项计算排球机器人姿态运动参数,采用扩展卡尔曼滤波器,估计机器人在扣球训练过程中的位姿。根据机器人位姿估计结果,建立位姿修正解耦控制的目标函数,并设定扣球位姿控制的约束参量,引入变步长动态平衡反馈调节方法实现单一回路的解耦控制。实验结果表明:这种解耦控制方法在x轴和y轴中的跟踪误差均低于0.3m,在控制过程中的俯仰角、关节旋转角度和加速度变化曲线与设定期望值相符,证明所提方法可有效提高排球训练机器人的跟踪精度和控制效果,获得较好训练效果。 展开更多
关键词 排球训练 机器人 耦合干扰 扣球位姿 扩展卡尔曼滤波器 位姿修正 解耦控制
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基于脉冲序列核的脉冲神经元监督学习算法 被引量:4
9
作者 蔺想红 王向文 党小超 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期2877-2886,共10页
脉冲神经元应用脉冲时间编码神经信息,监督学习的目标是对于给定的突触输入产生任意的期望脉冲序列.但由于神经元脉冲发放过程的不连续性,构建高效的脉冲神经元监督学习算法非常困难,同时也是该研究领域的重要问题.基于脉冲序列的核函... 脉冲神经元应用脉冲时间编码神经信息,监督学习的目标是对于给定的突触输入产生任意的期望脉冲序列.但由于神经元脉冲发放过程的不连续性,构建高效的脉冲神经元监督学习算法非常困难,同时也是该研究领域的重要问题.基于脉冲序列的核函数定义,提出了一种新的脉冲神经元监督学习算法,特点是应用脉冲序列核构造多脉冲误差函数和对应的突触学习规则,并通过神经元的实际脉冲发放频率自适应地调整学习率.将该算法用于脉冲序列的学习任务,期望脉冲序列采用Poisson过程或线性方法编码,并分析了不同的核函数对算法学习性能的影响.实验结果表明该算法具有较高的学习精度和良好的适应能力,在处理复杂的时空脉冲模式学习问题时十分有效. 展开更多
关键词 脉冲神经元 监督学习 脉冲序列核 内积 脉冲序列学习
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神经元放电串中所含信息的编码理论和分析方法 被引量:13
10
作者 陈力超 顾蕴辉 《生理科学进展》 CAS CSCD 北大核心 1999年第2期101-106,共6页
神经系统内信息传递靠神经元接替完成:化学突触处的传递依靠神经递质,而神经纤维进行长距离信息传递则靠动作电位的传导。如何提取和分析神经元放电串中隐含的信息是神经科学、信息科学等多门学科的重要课题,但迄今尚缺乏理想的手段... 神经系统内信息传递靠神经元接替完成:化学突触处的传递依靠神经递质,而神经纤维进行长距离信息传递则靠动作电位的传导。如何提取和分析神经元放电串中隐含的信息是神经科学、信息科学等多门学科的重要课题,但迄今尚缺乏理想的手段。本文简要介绍了主要的信息编码理论和分析方法的优越性和局限性,及其研究的进展。 展开更多
关键词 神经元 放电串 神经编码 相关分析 混沌
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基于贝叶斯原理的多维Spike Train分类预测模型 被引量:1
11
作者 樊一娜 郎波 危辉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1619-1623,共5页
神经元集群编码和spike train分析是神经信息处理的关键问题。该文介绍了一种利用高阶多维泊松模型对spike train进行分类预测的方法,并从spike的强度分布、匹配准确性和集成策略上进行了数学论证。最后利用该方法在大鼠U迷宫实验中选... 神经元集群编码和spike train分析是神经信息处理的关键问题。该文介绍了一种利用高阶多维泊松模型对spike train进行分类预测的方法,并从spike的强度分布、匹配准确性和集成策略上进行了数学论证。最后利用该方法在大鼠U迷宫实验中选取20组作为训练集进行分类测试,实验结果表明,利用该方法得到的分类准确率在97%左右。 展开更多
关键词 信息处理 多维spike TRAIN 高阶多维泊松模型 贝叶斯原理 预测分类模型
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基于互相关函数的培养神经元网络动态特征分析 被引量:2
12
作者 陈琳 潘海鸿 黄江 《生物医学工程研究》 2008年第3期150-153,共4页
多电极微阵列(multi-electrode arrays,MEA)技术的发展,使同时记录多个神经元活动成为可能。在多电极阵列芯片上体外培养海马神经元网络,采用互相关函数对神经元网络自发信号进行分析。通过分析不同电极上的锋电位序列信号,互相关函数... 多电极微阵列(multi-electrode arrays,MEA)技术的发展,使同时记录多个神经元活动成为可能。在多电极阵列芯片上体外培养海马神经元网络,采用互相关函数对神经元网络自发信号进行分析。通过分析不同电极上的锋电位序列信号,互相关函数可以找出它们之间的相互联系,从而映射出相应神经元之间的连接状况和动态特性。实验结果表明:互相关函数能够描述神经元网络的结构及神经元间电活动的动态特性,并有助于我们了解神经元群体活动对信息的综合处理与编码。 展开更多
关键词 多电极阵列(MEA) 互相关函数 培养神经元网络 动态特性 锋电位序列
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Perchance to dream? Primordial motor activity patterns in vertebrates from fish to mammals: their prenatal origin, postnatal persistence during sleep, and pathological reemergence during REM sleep behavior disorder 被引量:1
13
作者 Michael A.Corner Carlos H.Schenck 《Neuroscience Bulletin》 SCIE CAS CSCD 2015年第6期649-662,共14页
An overview is presented of the literature dealing with sleep-like motility and concomitant neuronal activity patterns throughout the life cycle in vertebrates, ectothermic as well as endothermic. Spontaneous, periodi... An overview is presented of the literature dealing with sleep-like motility and concomitant neuronal activity patterns throughout the life cycle in vertebrates, ectothermic as well as endothermic. Spontaneous, periodically modulated, neurogenic bursts of non-purposive movements are a universal feature of larval and prenatal behavior, which in endothermic animals (i.e. birds and mammals) continue to occur periodically throughout life. Since the entire body musculature is involved in ever-shifting combinations, it is proposed that these spontaneously active periods be designated as 'rapid-BODY-movement' (RBM) sleep. The term 'rapid-EYE- movement (REM) sleep', characterized by attenuated muscle contractions and reduced tonus, can then be reserved for sleep at later stages of development. Mature stages of development in which sustained muscle atonia is combined with 'paradoxical arousal' of cortical neuronal firing patterns indisputably represent the evolutionarily most recent aspect of REM sleep, but more research with ectothermic vertebrates, such as fish, amphibians and reptiles, is needed before it can be concluded (as many prematurely have) that RBM is absent in these species. Evidence suggests a link between RBM sleep in early development and the clinical condition known as 'REM sleep behavior disorder (RBD)', which is characterized by the resurgence of periodic bouts of quasi-fetal motility that closely resemble RBM sleep. Early developmental neuromotor risk factors for RBD in humans also point to a relationship between RBM sleep and RBD. 展开更多
关键词 SLEEP development evolution spike-train analysis spontaneous motility neuronal networks NEUROPLASTICITY REM sleep behavior disorder
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女子排球运动员鞭打动作功能诊断模型构建与实验研究 被引量:8
14
作者 王骏昇 钟秉枢 《首都体育学院学报》 CSSCI 北大核心 2018年第4期346-351,共6页
起跳、移动、手臂挥击等动作构成了排球运动员专项体能的核心要素,鞭打动作的诊断和训练可以有效提高其手臂挥击能力。通过专家访谈法、特尔斐法构建排球运动员鞭打动作的功能诊断模型;通过测试法提炼与鞭打动作相关性高的测试动作和诊... 起跳、移动、手臂挥击等动作构成了排球运动员专项体能的核心要素,鞭打动作的诊断和训练可以有效提高其手臂挥击能力。通过专家访谈法、特尔斐法构建排球运动员鞭打动作的功能诊断模型;通过测试法提炼与鞭打动作相关性高的测试动作和诊断指标;通过实验法验证动作训练改善鞭打动作弱环节的有效性。发现:1)女子副攻运动员在大负荷强度下的鞭打功率相对主攻较弱,应加强最大力量和鞭打功率训练;2)女子排球运动员随着负荷量增加,速度保持能力较好,功率的提升显著,鞭打动作训练的重点应放在动作的功率训练上;3)女子排球运动员胸、肩前肌群过紧,核心稳定性不够,应重视松解胸、肩前肌群,加强中、下斜方肌的力量,提高核心区稳定条件下的上肢开、闭链运动能力;4)鞭打动作的功能诊断体系由测试动作、诊断指标、诊断标准3个部分构成,通过测试动作和诊断指标,计算诊断标准,确定相应力量主题的训练动作。4周的上体和全身鞭打动作训练能够有效改善上体鞭打功率、全身鞭打功率和躯干贡献率,鞭打动作功能诊断模型与动作训练方法有效。 展开更多
关键词 排球运动员 鞭打动作 功能诊断 动作训练
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高铁螺纹道钉钢TD16的高温塑性变形行为 被引量:2
15
作者 彭文飞 张建华 +3 位作者 余文静 孙宝寿 沈法 束学道 《材料热处理学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期243-248,共6页
采用Gleeble-3500型热模拟试验机对高铁螺纹道钉钢TD16进行热压缩变形实验,探索该材料在不同温度和应变速率条件下的热塑性变形行为。研究温度与应变速率对真应力-真应变曲线的影响规律,结合显微组织分析,阐明真应力-真应变曲线发生变... 采用Gleeble-3500型热模拟试验机对高铁螺纹道钉钢TD16进行热压缩变形实验,探索该材料在不同温度和应变速率条件下的热塑性变形行为。研究温度与应变速率对真应力-真应变曲线的影响规律,结合显微组织分析,阐明真应力-真应变曲线发生变化的原因。结果表明,在低应变速率下,流变应力峰值较明显,具有明显的动态再结晶特征。在较高应变速率下,峰值应力不明显,流变应力曲线属于动态回复型,未发生动态再结晶。通过回归分析,建立高铁螺纹道钉钢TD16在实验条件范围内的峰值流变应力本构关系的数学模型。所建立的流变应力本构方程与实验值吻合较好,最大相对误差为7.03%,可以用该本构方程来预测高铁螺纹道钉钢TD16的高温流变行为。 展开更多
关键词 高铁螺纹道钉钢TD16 真应力-真应变曲线 流变应力 显微组织
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运动力学原理在女子排球扣球技术中的应用 被引量:6
16
作者 唐金根 史湘平 徐鹏 《湖南理工学院学报(自然科学版)》 CAS 2009年第1期83-86,共4页
在结合作者多年从事高校女子排球教学及比赛经验的基础上,提出通过运动力学原理改变女排扣球力量,增加比赛时得分几率,并对此进行了分析和论证.结果表明:在女排比赛中应用运动力学原理引导学生运用扣球,有利于增强学生扣球时的自信心,... 在结合作者多年从事高校女子排球教学及比赛经验的基础上,提出通过运动力学原理改变女排扣球力量,增加比赛时得分几率,并对此进行了分析和论证.结果表明:在女排比赛中应用运动力学原理引导学生运用扣球,有利于增强学生扣球时的自信心,提高扣球稳定性,更好的掌握场上的主动权. 展开更多
关键词 女子排球 扣球技术 运动力学原理 排球训练 排球比赛
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排球正面扣球技术教学的球感练习法 被引量:3
17
作者 邬燕红 《武汉体育学院学报》 CSSCI 北大核心 2001年第4期114-116,共3页
借鉴了运动心理学有关球感的理论 ,依据排球正面扣球动作技术的时间与空间特征 ,结合多年教学的实践经验 ,在分析与探讨了球感练习对排球正面扣球动作技能形成的作用的基础上 ,对排球正面扣球动作技术教学中球感练习选择的依据、练习顺... 借鉴了运动心理学有关球感的理论 ,依据排球正面扣球动作技术的时间与空间特征 ,结合多年教学的实践经验 ,在分析与探讨了球感练习对排球正面扣球动作技能形成的作用的基础上 ,对排球正面扣球动作技术教学中球感练习选择的依据、练习顺序、练习手段及基本要求以及运用球感练习的基本原则等问题进行了分析与讨论。 展开更多
关键词 排球 正面扣球 技术教学 球感练习 练习顺序
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力学原理引导排球扣球技术教学的实验研究 被引量:2
18
作者 唐金根 邓己媛 《山西师大体育学院学报》 2009年第3期99-102,共4页
在排球传统教学方法基础上,运用力学原理引导扣球技术教学,并对此进行干预性实验研究。结果表明:运用力学原理引导扣球技术教学,能使学生深刻理解技术动作内涵,能在不同击球高度、远度上有效控制击球力量,激发学生学习兴趣,提高教学质... 在排球传统教学方法基础上,运用力学原理引导扣球技术教学,并对此进行干预性实验研究。结果表明:运用力学原理引导扣球技术教学,能使学生深刻理解技术动作内涵,能在不同击球高度、远度上有效控制击球力量,激发学生学习兴趣,提高教学质量和教学效果。 展开更多
关键词 力学原理 扣球技术 排球教学
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核心力量训练在排球扣球训练中的应用探讨 被引量:9
19
作者 李宏义 《陇东学院学报》 2015年第3期101-103,共3页
采用文献综述和教育经验总结等方法,依据核心力量的理论研究和核心力量训练的要素,紧密结合核心力量与排球扣球技术动作的内在联系,以及核心力量训练在排球扣球中的可行性,提出关于核心力量训练的方法以及注意事项。
关键词 核心力量 排球 扣球
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基于粒子群优化的稀疏序列Bayes反卷积方法研究
20
作者 徐慧峰 钱彦岭 +1 位作者 温激鸿 邱静 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期103-107,共5页
在地下目标低频声波探测中,由于探测信号的混叠,难以判读反射目标的空间位置。应用信号处理方法求解时,目标信号是稀疏序列,求解方程是病态的。运用Bayes反卷积方法修正其病态性,并采用优化的粒子群算法求解,提高了系统的探测分辨率,同... 在地下目标低频声波探测中,由于探测信号的混叠,难以判读反射目标的空间位置。应用信号处理方法求解时,目标信号是稀疏序列,求解方程是病态的。运用Bayes反卷积方法修正其病态性,并采用优化的粒子群算法求解,提高了系统的探测分辨率,同时降低了计算量。实际应用表明,该方法是有效的。 展开更多
关键词 稀疏序列 粒子群优化 Bayes反卷积 声学探测
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