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目的开发识别不同配合程度下等速膝关节运动力矩-时间图的卷积神经网络(convolutional neu⁃ral network,CNN)模型。方法200名健康青年志愿者分别在30°/s和60°/s角速度下各进行两次、间隔45min的等速向心右侧膝关节全力和半力屈伸往复运动,收集力矩-时间图。200名受试者随机分为训练集(140名)与测试集(60名),用训练集受试者的力矩-时间图训练CNN模型,再用训练好的模型预测测试集内图形的类别。共进行3次随机取样与模型开发。结果在等速膝关节全力及半力运动条件下各收集2400张力矩-时间图。3次训练的CNN模型分类准确率分别为91.11%、90.49%和92.08%,平均准确率为91.23%。结论本研究开发的CNN模型对全力及半力等速力矩-时间图具有较好的区分效果,有助于识别受试者在等速膝关节运动过程中的配合程度。 相似文献
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2011年1月10日最高人民法院、最高人民检察院、公安部联合制定并印发《关于办理侵犯知识产权刑事案件适用法律若干问题的意见》(以下简称《若干意见》),这是最高人民法 相似文献
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2011年1月10日最高人民法院、最高人民检察院、公安部联合制定并印发《关于办理侵犯知识产权刑事案件适用法律若干问题的意见》(以下简称《若干意见》),这是最高人民法院、最高人民检察院继2004年及2007年联合发布两项《关于办理侵犯知识产权刑事案件具体应用法律若干问题的解释》后, 相似文献
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