简介:旨在引入神经网络算法以提高加速度计活动强度的预测准确性,以44名大学生(男女各22名)为样本,让其同时佩戴气体代谢分析仪CosmedK482和加速度计(Actigraph—GT3X)进行3类11项体力活动(每项活动5rain),使用Matlab7.0软件运用留一法交叉验证BP神经网络模型,通过其与Hendleman模型和Crouter模型在RMSE、Bias和B—A图上的横向比较评估其效度。结果显示3—18—1的三层神经网络模型(参数误差率O.001、初始学习率0.02、动量常量0.7)的RMSE为1.08,在B—A图上一致性区间之外的点占总数的4.3%、一致性界限差值的绝对值为2.7,每分钟活动强度(除骑行外)的分类准确性分别为84.3%(小强度)、83.2%(中等强度)和89.8%(大强度),神经网络模型在整体强度和各个活动项目强度的预测上的准确性均好于Hendleman和Crouter模型,并且在活动强度分类准确性上更优。未来应进一步探究机器学习中其它算法在该领域的应用,优化整合指标体系和各类模型之间的关系。
简介:摘要针对当前电力系统中远方终端/调制解调器(RTU/Modem)模式下远程测量数据传输时延大,误码率高等现象,利用计算机网络通信中的成熟技术,构建了一套实时性非常好的电网相量分布式测量系统。将以太网交换机与异步传输模式(ATM)交换机进行配合使用,通过全光纤通道,并采用TCP/IP协议和MFCSocket手段,克服了在测量子站数目较多情况下的网络数据传输时延不确定的缺点,从算法上消除了网络发生拥塞的各种可能性,较好地解决了“漏斗问题”。在工程应用中,该系统实现了1个工频周期内上传1个批次的数据,通信时延小于5ms。这为将来实现基于全球定位系统(GPS)时钟信号的电网运行状态实时监控提供了条件。
简介:【摘要】在经济不断发展,社会不断进步的背景下,我国的科技水平也在不断的提高计算机作为科学技术的重要部分,其应用的范围也越来越广泛。计算机网络通信中的信息传输控制技术问题,受到了全社会的广泛关注,所以信息传输控制技术的作用在计算机的应用中显得尤为重要,也有利于为计算机的信息传输提供技术支持和稳定的环境。对此,文章主要探讨信息传输技术在计算机中的应用。