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基于JAB-SVM的肌肉疲劳分类研究

毛慧霞  
【摘要】:现阶段,社会的经济水平显著提升,人们的健康意识也在不断加强中。肌肉系统,是人体器官的一个重要组成部分,为每一项生命运动都提供了动力,但是当肌肉在持续不间断的工作后,它的工作能力就会明显下降,肌肉就产生了疲劳,既影响人体的正常活动,也易导致肌肉损伤。因此,肌肉疲劳的缓解与治疗是一个值得重视的问题,肌肉疲劳状态的识别和检测是本文研究的关键,对运动学和医学研究有着重要的意义。肌肉疲劳是一个动态的连续的过程,它的状态主要分为两种:疲劳阶段和非疲劳阶段,对于肌肉疲劳的识别和分类方法研究的也有很多。本文主要提出使用混合的刀切法和自助法(Jackknife-After-Bootstrap,JAB)在支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型中对肌肉疲劳特征信息进行分类研究,叙述了肌肉疲劳数据的特征提取和数据处理过程,还对刀切法、自助法、JAB与SVM等相关知识进行详细的阐述,并且对比了JAB-SVM和SVM模型在肌肉疲劳分类中的效果。实验结果表明,将JAB方法的引入在SVM分类模型中,不仅明显提高肌肉疲劳分类模型的精确度,还提升了分类模型的稳定性,证实了JAB方法的可行性和优越性。


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