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基于语义关系约束和词语关系信息的句向量研究 预览
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作者 夏小强 邵堃 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期2023-2026,共4页
针对现有的句向量学习方法不能很好地学习关系知识信息、表示复杂的语义关系,提出了基于PV-DM模型和关系信息模型的关系信息句向量模型(RISV)。该模型是将PV-DM模型作为句向量训练基本模型;然后为其添加关系信息知识约束条件,使改进后... 针对现有的句向量学习方法不能很好地学习关系知识信息、表示复杂的语义关系,提出了基于PV-DM模型和关系信息模型的关系信息句向量模型(RISV)。该模型是将PV-DM模型作为句向量训练基本模型;然后为其添加关系信息知识约束条件,使改进后的模型能够学习到文本中词语之间的关系,并将关系约束模型(RCM)作为预训练模型,使其进一步整合语义关系约束信息;最后在文档分类和短文本语义相似度两个任务中验证了RISV模型的有效性。实验结果表明,采用RISV模型学习的句向量能够更好地表示文本。 展开更多
关键词 句向量 RISV模型 PV-DM模型 关系信息 预训练
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Effective distributed convolutional neural network architecture for remote sensing images target classification with a pre-training approach 预览
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作者 LI Binquan HU Xiaohui 《系统工程与电子技术:英文版》 SCIE EI CSCD 2019年第2期238-244,共7页
How to recognize targets with similar appearances from remote sensing images(RSIs) effectively and efficiently has become a big challenge. Recently, convolutional neural network(CNN) is preferred in the target classif... How to recognize targets with similar appearances from remote sensing images(RSIs) effectively and efficiently has become a big challenge. Recently, convolutional neural network(CNN) is preferred in the target classification due to the powerful feature representation ability and better performance. However,the training and testing of CNN mainly rely on single machine.Single machine has its natural limitation and bottleneck in processing RSIs due to limited hardware resources and huge time consuming. Besides, overfitting is a challenge for the CNN model due to the unbalance between RSIs data and the model structure.When a model is complex or the training data is relatively small,overfitting occurs and leads to a poor predictive performance. To address these problems, a distributed CNN architecture for RSIs target classification is proposed, which dramatically increases the training speed of CNN and system scalability. It improves the storage ability and processing efficiency of RSIs. Furthermore,Bayesian regularization approach is utilized in order to initialize the weights of the CNN extractor, which increases the robustness and flexibility of the CNN model. It helps prevent the overfitting and avoid the local optima caused by limited RSI training images or the inappropriate CNN structure. In addition, considering the efficiency of the Na¨?ve Bayes classifier, a distributed Na¨?ve Bayes classifier is designed to reduce the training cost. Compared with other algorithms, the proposed system and method perform the best and increase the recognition accuracy. The results show that the distributed system framework and the proposed algorithms are suitable for RSIs target classification tasks. 展开更多
关键词 convolutional NEURAL network (CNN) DISTRIBUTED architecture REMOTE SENSING IMAGES (RSIs) target classification pre-training
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基于自发表情数据集预训练的多任务深度网络表情识别方法 预览
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作者 彭先霖 张海曦 +1 位作者 胡琦瑶 温超 《计算机测量与控制》 2019年第7期248-252,共5页
为了更好地将现有深度卷积神经网络应用于表情识别,提出将构建自然表情图像集预训练和多任务深度学习相结合的方法;首先,利用社交网络图像构建一个自发人脸表情数据集,对现有深度卷积神经网络进行预训练;然后,以双层树分类器替换输出层... 为了更好地将现有深度卷积神经网络应用于表情识别,提出将构建自然表情图像集预训练和多任务深度学习相结合的方法;首先,利用社交网络图像构建一个自发人脸表情数据集,对现有深度卷积神经网络进行预训练;然后,以双层树分类器替换输出层的平面softmax分类器,构建深度多任务人脸表情识别模型;在CK+数据集和Oulu-Caisa数据集上的验证实验表明,提出方法的准确率较深度卷积神经网络vgg-face和Inception V3方法平均提高了3.1%,较基于多任务深度卷积神经网络方法平均提高了0.7%。 展开更多
关键词 表情识别 自然表情数据集 预训练 深度卷积神经网络 多任务学习
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一种利用知识迁移的卷积神经网络训练策略
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作者 罗可 周安众 罗潇 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期511-518,共8页
针对深层卷积神经网络在有限标记样本下训练时存在的过拟合和梯度弥散问题,提出一种从源模型中迁移知识训练一个深层目标模型的策略.迁移的知识包括样本的类别分布和源模型的低层特征,类别分布提供了样本的类间相关信息,扩展了训练集的... 针对深层卷积神经网络在有限标记样本下训练时存在的过拟合和梯度弥散问题,提出一种从源模型中迁移知识训练一个深层目标模型的策略.迁移的知识包括样本的类别分布和源模型的低层特征,类别分布提供了样本的类间相关信息,扩展了训练集的监督信息,可以缓解样本不足的问题;低层特征包含样本的局部特征,在相关任务的迁移过程中具有一般性,可以使目标模型跳出局部最小值区域.利用这两部分知识对目标模型进行预训练,能够使模型收敛到较好的位置,之后再用真实标记样本进行微调.实验结果表明,所提方法能够增强模型的抗过拟合能力,并提升预测精度. 展开更多
关键词 卷积神经网络 知识迁移 过拟合 梯度弥散 预训练 微调
基于灰度关联分析法的卷积神经网络算法优化 预览
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作者 刘梦雅 毛剑琳 《电子科技》 2018年第6期84-88,95共6页
针对传统卷积神经网络卷积核初始值以及隐藏特征图个数比较难确定的情况,提出了一种基于非监督预训练和灰度关联分析的卷积神经网络优化算法。通过稀疏自动编码器对输入图像进行无监督预训练,得到一组能够较好得反映原始输入图像特性的... 针对传统卷积神经网络卷积核初始值以及隐藏特征图个数比较难确定的情况,提出了一种基于非监督预训练和灰度关联分析的卷积神经网络优化算法。通过稀疏自动编码器对输入图像进行无监督预训练,得到一组能够较好得反映原始输入图像特性的滤波器初值集合;引入灰度关联分析法计算出特征图与对应的输出结果之间的关联度,设定阈值,去除关联性较小的特征图数据,使得系统可以自动选择对识别结果影响较大的隐藏特征图,从而对网络结构进行优化,提高系统的识别精度。仿真实验利用全球手写数字MNIST数据集进行训练和测试,实验结果表明,一次迭代情况下,相对于传统的卷积神经网络,优化后的算法识别率提高了约3%,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 稀疏自动编码器 预训练 灰度关联分析法 手写数字识别
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基于深度神经网络的蒙古语声学模型建模研究 预览
6
作者 马志强 李图雅 +1 位作者 杨双涛 张力 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期486-492,共7页
针对高斯混合模型在蒙古语语音识别声学建模中不能充分描述蒙古语声学特征之间相关性和独立性假设的问题,开展了使用深度神经网络模型进行蒙古语声学模型建模的研究。以深度神经网络为基础,将分类与语音特征内在结构的学习紧密结合进行... 针对高斯混合模型在蒙古语语音识别声学建模中不能充分描述蒙古语声学特征之间相关性和独立性假设的问题,开展了使用深度神经网络模型进行蒙古语声学模型建模的研究。以深度神经网络为基础,将分类与语音特征内在结构的学习紧密结合进行蒙古语声学特征的提取,构建了DNN-HMM蒙古语声学模型,结合无监督预训练与监督训练调优过程设计了训练算法,在DNN-HMM蒙古语声学模型训练中加入dropout技术避免过拟合现象。最后,在小规模语料库和Kaldi实验平台下,对GMM-HMM和DNN-HMM蒙古语声学模型进行了对比实验。实验结果表明,DNN-HMM蒙古语声学模型的词识别错误率降低了7.5%,句识别错误率降低了13.63%;同时,训练时加入dropout技术可以有效避免DNN-HMM蒙古语声学模型的过拟合现象。 展开更多
关键词 语音识别 声学模型 GMM-HMM DNN-HMM 监督学习 预训练 过拟合 DROPOUT
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基于多通道和卷积神经网络的极光分类 预览
7
作者 陈昌红 刘彬 张浩 《计算机技术与发展》 2018年第12期200-204,共5页
目前,极光图像分类领域多采用传统特征来进行分类。但传统特征提取图像的某种特定特征,比如纹理特征、局部特征、全局特征等,导致或多或少丢失极光图像的某些重要分类信息,造成分类效果不够好。对此,提出一种基于多通道融合和卷积神经... 目前,极光图像分类领域多采用传统特征来进行分类。但传统特征提取图像的某种特定特征,比如纹理特征、局部特征、全局特征等,导致或多或少丢失极光图像的某些重要分类信息,造成分类效果不够好。对此,提出一种基于多通道融合和卷积神经网络的极光图像分类方法。采用多通道融合技术将原图信息和指定有效传统特征信息加以融合形成融合图像,利用预训练卷积神经网络自动提取融合图像的有效特征信息,实现多通道特征与深度学习相结合,得到高效表征极光图像的特征。在2003年北极黄河站越冬观测的4种日侧极光图像数据库上进行实验。在8001幅典型极光图像数据库上,与人工标记对比分类准确率高达95.2%,高于其他同类方法。实验结果表明该方法能有效用于极光图像分类。 展开更多
关键词 多通道融合 卷积神经网络 深度学习 预训练 极光图像分类
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Convolutional adaptive denoising autoencoders for hierarchical feature extraction
8
作者 Qianjun ZHANG Lei ZHANG 《中国计算机科学前沿:英文版》 SCIE EI CSCD 2018年第6期1140-1148,共9页
Convolutional neural networks (CNNs)are typical structures for deep learning and are widely used in image recognition and classification.However,the random initialization strategy tends to become stuck at local platea... Convolutional neural networks (CNNs)are typical structures for deep learning and are widely used in image recognition and classification.However,the random initialization strategy tends to become stuck at local plateaus or even diverge,which results in rather unstable and ineffective solutions in real applications.To address this limitation, we propose a hybrid deep learning CNN-AdapDAE model, which applies the features learned by the AdapDAE algorithm to initialize CNN filters and then train the improved CNN for classification tasks.In this model,AdapDAE is proposed as a CNN pre-training procedure,which adaptively obtains the noise level based on the principle of annealing,by starting with a high level of noise and lowering it as the training progresses.Thus,the features learned by AdapDAE include a combination of features at different levels of granu- larity.Extensive experimental results on STL-10,CIFAR-10, and MNIST datasets demonstrate that the proposed algorithm performs favorably compared to CNN (random filters),CNNAE (pre-training filters by autoencoder),and a few other unsupervised feature learning methods. 展开更多
关键词 convolutional NEURAL networks ANNEALING DENOISING autoencoder ADAPTIVE noise level pre-training
一种改进的5层深度学习结构与优化方法 预览
9
作者 毛勇华 代兆胜 桂小林 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2018年第6期147-150,共4页
已有研究针对5层神经网络结构中各隐层节点数的选取并不明确。为此,提出一种改进的5层深信度网络(DBN)结构设计方案与节点数量优化选择方法。将第一隐层、第二隐层节点数预估为前一层节点数的1/3至2/3间的某值,第三隐层、第四隐层节... 已有研究针对5层神经网络结构中各隐层节点数的选取并不明确。为此,提出一种改进的5层深信度网络(DBN)结构设计方案与节点数量优化选择方法。将第一隐层、第二隐层节点数预估为前一层节点数的1/3至2/3间的某值,第三隐层、第四隐层节点数分别等于第一隐层和输入层的节点数,然后采用样条插值方法优化选择第一隐层、第二隐层节点数。该结构特征只需预训练前2层权重,简化了DBN的受限玻尔兹曼机预训练方法。MNINST数据集上的实验结果验证了该网络结构的高效性与高准确率。 展开更多
关键词 深信度网络 预训练 节点选择 样条插值 受限玻尔兹曼机
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基于拓扑稀疏编码预训练CNN的视频语义分析 预览
10
作者 程晓阳 詹永照 +1 位作者 毛启容 詹智财 《计算机研究与发展》 CSCD 北大核心 2018年第12期2703-2714,共12页
视频特征的深度学习已成为视频对象检测、动作识别、视频事件检测等视频语义分析方面的研究热点.视频图像的拓扑信息对描述图像内容的关联关系有着重要的作用,同时综合视频序列特性考虑以有标签的视频进行优化学习,将有利于提高视频特... 视频特征的深度学习已成为视频对象检测、动作识别、视频事件检测等视频语义分析方面的研究热点.视频图像的拓扑信息对描述图像内容的关联关系有着重要的作用,同时综合视频序列特性考虑以有标签的视频进行优化学习,将有利于提高视频特征表达的可鉴别性.基于上述考虑,提出一种基于拓扑稀疏编码预训练CNN的视频特征学习方法并用于视频语义分析,该方法将视频特征学习分为 2个 阶段:半监督视频图像特征学习和有监督的视频序列特征的优化学习.1)在半监督视频图像特征学习中,构建了一个新的拓扑稀疏编码器用之于预训练各层神经网络参数,使视频图像的特征表达能反映图像的拓扑信息,并在图像特征学习的全连接层以有标签的视频概念类别进行逻辑回归微调网络参数.2)在有监督的视频序列特征的优化学习中,构建了视频特征学习的全连接层,综合有标签的视频序列关键帧特征,建立逻辑回归约束,微调网络参数,以实现类别更具可鉴别的视频特征的优化.在典型的视频数据集上进行了相关方法的视频语义概念检测实验,实验结果表明:所提出的方法对视频特征的表达更具可鉴别性,能有效提高视频语义概念检测率. 展开更多
关键词 视频语义 卷积神经网络 深度学习 拓扑稀疏编码 预训练
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基于深层神经网络的电力负荷预测 预览 被引量:4
11
作者 何琬 刘进 朱肖晶 《环境与可持续发展》 2016年第1期83-87,共5页
精确的电力负荷预测具有很大的经济和社会效益。本文基于深层神经网络研究负荷预测。文章首先分析了负荷预测中用到的关键特征,接着描述了深层神经网络和有监督的判别式预训练方法,以及文中使用的三种激活函数。最后,在一个较大的电力... 精确的电力负荷预测具有很大的经济和社会效益。本文基于深层神经网络研究负荷预测。文章首先分析了负荷预测中用到的关键特征,接着描述了深层神经网络和有监督的判别式预训练方法,以及文中使用的三种激活函数。最后,在一个较大的电力负荷数据集上比较了不同神经网络模型的预测效果。实验结果表明,使用有监督的预训练的深层神经网络具有最好的预测精度。 展开更多
关键词 负荷预测 深层神经网络 预训练 激活函数
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深度卷积神经网络在Caltech-101图像分类中的相关研究 预览 被引量:4
12
作者 段建 翟慧敏 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第12期165-168,共4页
目前,国内关于评估预训练与微调对卷积神经网络性能影响的研究较少。基于此,提出采用Caffe框架中的CaffeNet网络结构,将卷积神经网络用于图片物体识别。为更直观分析计算过程,将卷积网络中部分隐含层特征进行了可视化,并在Cahech-... 目前,国内关于评估预训练与微调对卷积神经网络性能影响的研究较少。基于此,提出采用Caffe框架中的CaffeNet网络结构,将卷积神经网络用于图片物体识别。为更直观分析计算过程,将卷积网络中部分隐含层特征进行了可视化,并在Cahech-101数据集上分析了随机初始化与预训练模型初始化条件下深度卷积的分类效果,以及全局微调模式与局部微调模式对图像分类的影响。结果表明,预训练模型初始化能够极大提高收敛速度和识别正确率,全局微调模式能较好地拟合新的样本数据,同样提高了识别正确率。在Caltech-101数据集上获得了95.24%的平均识别率,更加有效地优化了图像识别过程。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 图片分类 预训练 微调
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卷积神经网络在验证码识别上的应用与研究 预览 被引量:10
13
作者 邵蔚元 郭跃飞 刘欢 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第18期1-7,共7页
针对日前在互联网中被广泛使用的验证码,提出将卷积神经网络引入到验证码识别之中。通过设计新的卷积网络拓扑结构,针对可分割成语验证码提出基于k-means聚类的字符分割方法,以及仿真验证码图片自生成训练集,通过预训练过程使得卷... 针对日前在互联网中被广泛使用的验证码,提出将卷积神经网络引入到验证码识别之中。通过设计新的卷积网络拓扑结构,针对可分割成语验证码提出基于k-means聚类的字符分割方法,以及仿真验证码图片自生成训练集,通过预训练过程使得卷积训练网络具有良好初值,加速收敛并提高模型泛化能力;针对不可分割验证码,省去字符分割操作直接将验证码整体作为卷积模型输入,引入仿射变换、水漫填充等预处理和SVM算法二分类,或者结合多标记学习方法设计卷积拓扑等。最终实验研究证实卷积神经网络对于可分割及不可分割验证码的平均识别准确率均收敛于99%左右。 展开更多
关键词 卷积神经网络 验证码 模式识别 预训练 二值化
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复方中药结合预运动训练对运动热应激大鼠脑组织氧化损伤的保护作用 被引量:2
14
作者 王大磊 胡琳茹 +1 位作者 王童 郭成吉 《北京体育大学学报》 CSSCI 北大核心 2014年第2期66-70,共5页
目的对不同干预方法改善运动热应激大鼠脑组织氧化损伤及运动能力的作用进行观察。方法雄性Wistar大鼠,被随机分为安静对照组(A组)、运动对照组(B组)、安静给药组(C组)和运动给药组(D组),每组12只,其中8只用于高温环境下的... 目的对不同干预方法改善运动热应激大鼠脑组织氧化损伤及运动能力的作用进行观察。方法雄性Wistar大鼠,被随机分为安静对照组(A组)、运动对照组(B组)、安静给药组(C组)和运动给药组(D组),每组12只,其中8只用于高温环境下的定量运动实验,4只用于力竭运动实验。B、D组进行5周预运动训练,C、D组每日灌服复方中药(共5周),干预结束后所有大鼠分别于高温环境下进行Ih定量运动或力竭运动。定量运动大鼠运动结束后即刻断头取脑对皮层羟自由基抑制能力、丙二醛(MDA)、超氧化物歧化酶(sOD)、黄嘌呤氧化酶(XOD)、谷胱甘肽过氧化物酶(GPX)活性及热应激蛋白70(HSP70)表达情况进行观察。记录力竭运动过程中大鼠肛温变化及运动至力竭时可。结果3种干预方法均能够降低高温环境下运动1h大鼠脑组织MDA、XOD水平(p〈0.05),提高其羟自由基抑制能力、SOD、GSH-PX及HsP70表达(p〈0.05),延缓棱心温度升高速率并延长运动至力竭时可(p〈0.05)。从效果来看,两者结合干预效果优于单纯预运动训练,后者又优于单独复方中药。结论3种干预方法均能起到降低高温环境下脑组织氧化损伤及提高运动能力的作用,且联合干预方法优于单独干预方法。脑组织HSP70表达增加可能是3种干预方法发挥作用的重要、共同途径之一。 展开更多
关键词 复方中药 预运动训练 运动热应激 脑组织 氧化损伤
不同阶段国际汉语教师志愿者行为能力的对比分析 预览
15
作者 王阿夫 《云南师范大学学报:对外汉语教学与研究版》 2014年第6期7-10,共4页
本研究使用问卷调查和数据分析的方法,从志愿者对待工作的责任心、在工作中的主动性、灵活性及开放性4个方面,分析比较了志愿者在岗前培训前、后及海外任职后3个阶段行为能力的变化。调查结果显示,志愿者对待工作有较强的责任心,态度认... 本研究使用问卷调查和数据分析的方法,从志愿者对待工作的责任心、在工作中的主动性、灵活性及开放性4个方面,分析比较了志愿者在岗前培训前、后及海外任职后3个阶段行为能力的变化。调查结果显示,志愿者对待工作有较强的责任心,态度认真,并且能够比较灵活地处理问题,普遍存在的问题是缺乏主动性。岗前培训有效地提高了志愿者的责任心与灵活性,但其主动性在岗前培训后呈现下降的趋势;海外赴任后其各项行为能力数据没有明显上升。 展开更多
关键词 国际汉语教师志愿者 行为能力 岗前培训 海外任职
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深度学习研究进展 预览 被引量:126
16
作者 刘建伟 刘媛 罗雄麟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第7期1921-1930,1942共11页
鉴于深度学习的重要性,综述了深度学习的研究进展。首先概述了深度学习具有的优点,由此说明了引入深度学习的必要性;然后描述了三种典型的深度学习模型,包括卷积神经网络模型、深度信任网络模型和堆栈自编码网络模型,并对近几年深度学... 鉴于深度学习的重要性,综述了深度学习的研究进展。首先概述了深度学习具有的优点,由此说明了引入深度学习的必要性;然后描述了三种典型的深度学习模型,包括卷积神经网络模型、深度信任网络模型和堆栈自编码网络模型,并对近几年深度学习在初始化方法、网络层数和激活函数的选择、模型结构、学习算法和实际应用这四个方面的研究新进展进行了综述;最后探讨了深度学习在理论分析、数据表示与模型、特征提取、训练与优化求解和研究拓展这五个方面中有待进一步研究解决的问题。 展开更多
关键词 深度学习 神经网络 模型 表示 堆栈 预训练
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深层神经网络预训练的改进初始化方法 预览 被引量:3
17
作者 周佳俊 欧智坚 《电讯技术》 北大核心 2013年第7期895-898,共4页
在基于神经网络的语音识别任务中,提出根据激励函数二阶导数优化网络预训练阶段中权值初始化的方法。利用激励函数的非线性区域和自变量呈高斯分布的特性,寻找权值分布的较优方差以提升训练速度。通过比较同一学习速率下不同初始化数... 在基于神经网络的语音识别任务中,提出根据激励函数二阶导数优化网络预训练阶段中权值初始化的方法。利用激励函数的非线性区域和自变量呈高斯分布的特性,寻找权值分布的较优方差以提升训练速度。通过比较同一学习速率下不同初始化数值对收敛速度的影响,发现此种方法可以加快预训练阶段的速度,提升神经网络训练的效率。 展开更多
关键词 语音识别 深层神经网络 预训练 初始化 激励函数
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对中国优秀3000m障碍运动员赛前训练的科学性研究 预览 被引量:1
18
作者 李骥 《吉林体育学院学报》 2010年第1期 52-53,共2页
为了寻求和探索我国优秀中长跑运动员赛前训练是否具有科学性,采用文献资料法、调查法、数理统计法及逻辑分析法,对我国优秀3000m障碍跑运动员林向前十运会赛前一个月训练计划进行剖析,并对比我国现行中长跑训练理论与优秀运动员训... 为了寻求和探索我国优秀中长跑运动员赛前训练是否具有科学性,采用文献资料法、调查法、数理统计法及逻辑分析法,对我国优秀3000m障碍跑运动员林向前十运会赛前一个月训练计划进行剖析,并对比我国现行中长跑训练理论与优秀运动员训练计划,研究表明林向前的训练计划符合当今的中长跑训练理论。在训练方法与手段上,以速度为核心,高度重视无氧、高混氧及低混氧的跑量,重视力量耐力训练,以及与专项密切结合的跨栏训练;在训练结构上,增加每周强度课次数,以达到提高强度训练比重这一训练目标。 展开更多
关键词 3000M障碍跑 训练理论 赛前训练
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我国优秀田径运动员赛前训练的研究 预览 被引量:1
19
作者 沈昕平 《福建体育科技》 2009年第2期 47-49,共3页
本文通过几年来辽宁省田径队赛前训练进行跟踪调查,对获取的资料进行分析总结,探索在田径赛前训练中安排训练的一些规律,得出了“运动负荷的“峰值区”应放在最后一周之前,而最捂周的运动负荷应相对地降低”的结论,为今后的田径赛... 本文通过几年来辽宁省田径队赛前训练进行跟踪调查,对获取的资料进行分析总结,探索在田径赛前训练中安排训练的一些规律,得出了“运动负荷的“峰值区”应放在最后一周之前,而最捂周的运动负荷应相对地降低”的结论,为今后的田径赛前训练提供有价值的科学指标参数。 展开更多
关键词 田径运动员 赛前训练 运动负荷
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业余跳远运动员赛前训练 预览 被引量:1
20
作者 贾望伟 郜志强 李晓飞 《新乡学院学报:自然科学版》 2009年第4期 76-78,共3页
分析了业余跳远运动员赛前训练的内容与方法,希望对跳远比赛成绩的提高有一定的帮助。
关键词 跳远运动 赛前训练 内容与方法
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