个人生理参数信息与健身器械互联互通技术需求与策略探讨

来源 :重庆理工大学学报:自然科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jiangwei_joy
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以健身器械进行健身运动主动促进健康已成为人们健身活动的重要组成部分,但健身者如何正确选择适合的运动形式与运动强度进行科学健身是当前亟待解决的问题。精准测评健身者在运动前、运动中和运动后的个人生理参数信息,以此反馈指导健身运动,可帮助健身者合理规划个人运动方案,实现科学合理的健身引导、安全有效的过程约束、直观明晰的健身效果展现以及适度的娱乐趣味性。以运动心电为例建立个人生理参数信息与健身器械互联互通技术,可提供健身运动的实时反馈,实现健身运动效果的客观评估,在极端情况下可发出警报和预防运动损伤,从而达到主动
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本文采用水热法合成了不同Fe负载量的FeAlPO-5分子筛,系统地考察了该催化剂在苯与苄基氯的苄基化反应中的催化性能。通过X射线衍射(XRD)、原子吸收光谱(AAS)以及紫外可见漫反射光谱(UV-Vis DRS)等手段对催化剂进行了详细的表征,并深入地探讨了催化剂上Fe负载量、Fe物种分布、反应温度以及反应体系中苯/苄基氯的物质的量比对苄基氯的转化率和二苯甲烷的收率的影响。结果表明,催化剂上的Fe物种与其反应活性密切相关,增加催化剂上Fe的负载量可以促使苄基氯进一步转化,其归因于催化剂上较多的Fe 3+同
针对变转速工况下齿轮箱故障信号成分复杂、难以有效分离提取的问题,提出了一种基于时域稀疏调频字典的齿轮复合故障诊断方法。构造的调频字典考虑了时变转速信息和分布型故障机理,有利于从复杂信号中准确提取出分布型故障分量,同时大幅度提升剩余信号中冲击成分的信噪比,保证了后续局部型故障分量的重构精度。对剩余信号采用基于单位脉冲响应函数构建的冲击型字典提取局部型故障,即可完成复合故障信号的分离诊断。仿真验证了所提方法的有效性并与基于角域准平稳调制字典的重构方法进行了对比,结果表明:所提方法具有更高的幅值重构精度,并进一
分布式电源的大量接入使传统的故障定位方法对复杂规模化的有源配电网不再适应。针对此问题,提出一种基于自适应遗传粒子群算法实现有源配电网的故障区间定位。构造了一种适用于有源配电网的整数规划模型,根据馈线终端设备上传的过电流信息,将复杂的配电网故障信息转化为由整数表述的故障向量;计及分布式发电出力的不确定性,构建了新的开关函数和评价函数,利用自适应遗传粒子群算法根据转化后的故障向量应用于有源配电网的故障区段定位。通过Matlab进行仿真测试,结果表明:基于自适应遗传粒子群算法的有源配电网故障定位方法能提高故障区
传统的知识共享系统是以个体之间的信任为基础,用户之间的频繁交互和处理交易耗费的人力成本,已经阻碍了知识共享系统的发展。区块链具有可追溯、不可篡改、去中心化等特性,在知识共享领域具有明显优势。在分析区块链关键技术的基础上,提出了一种基于联盟区块链技术的知识共享模型。运用星际文件系统集群保证知识数据存储的可靠性,利用构建的智能合约实现知识共享,并保证知识数据的安全性。最后,基于以太坊在实验室中搭建了共享模型,实验结果表明:该模型能够满足知识共享双边用户的需求,且链上数据具有可溯源、防篡改等特性。
为了提高电机轴承故障的识别准确率,提出了基于自适应多尺度散布熵与会议制随机森林算法的轴承故障诊断方法。分析了电机轴承不同故障信号的特征频率,将局部特征尺度分解和散布熵进行结合,提取了故障信号的自适应多尺度散布熵作为特征向量。在故障模式诊断方面,以随机森林算法为基础融入了决策树的参会权重策略,使专家型决策树具有更大的决策权,从而提高了随机森林算法的故障诊断准确率,将此算法命名为会议制随机森林算法。以美国凯斯西储大学的轴承数据为对象进行实验,在不同故障模式的诊断实验中,会议制随机森林算法的识别准确率比传统算法
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在分类任务中,传统的模糊最小最大神经网络及其变体在训练网络的时候没有考虑超盒内部训练数据的分布情况,并且考虑扩展系数的问题也不是很充分,导致每次训练新数据集都要重新选择最优的扩展系数。因此,提出了一种带质心的K最近邻增强模糊最小最大神经网络的集成方法。在该方法中,一方面,每个超盒都带有质心,用来描述之前训练的样本在该超盒的大体分布情况,并且在扩展规则及收缩方面考虑了样本距离超盒质心的因素;另一方面,使用5个带质心的K最近邻增强模糊最小最大神经网络作为弱分类器,每个分类器设置不同的扩展系数,当该方法训练完后
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