【摘要】：健康是人類賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ),隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步和科學(xué)的不斷發(fā)展,人們的生活水平得到了極大的提高,但是各種疾病和亞健康也隨之而來(lái)。為了提高生活的質(zhì)量,享受更加舒適的生活,人們?cè)絹?lái)越注重身體健康,并且開始追求科學(xué)的健身運(yùn)動(dòng),也逐漸意識(shí)到適度的健身運(yùn)動(dòng)對(duì)于健康的重要性。受限玻爾茲曼機(jī)是一種生成式隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由可見單元和隱藏單元組成,通過權(quán)值表達(dá)單元之間的相關(guān)性。其特點(diǎn)是層內(nèi)無(wú)連接,層間全連接。受限玻爾茲曼機(jī)中有Gibbs采樣,梯度下降法,對(duì)比散度等多種算法。受限玻爾茲曼機(jī)在近些年得到了廣泛的關(guān)注,作為實(shí)際應(yīng)用,其算法在很多方面都顯示出了其優(yōu)越的學(xué)習(xí)性能,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)中占據(jù)了重要的地位。本文首先介紹了運(yùn)動(dòng)健康的課題背景,分析了受限玻爾茲曼機(jī)在運(yùn)動(dòng)健康領(lǐng)域中的適用性和研究意義,闡述了現(xiàn)代都市生活對(duì)科學(xué)有效的健身運(yùn)動(dòng)方式的要求。然后對(duì)受限玻爾茲曼機(jī)做了一個(gè)簡(jiǎn)介,包含一些基本模型介紹和傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)算法介紹,并對(duì)訓(xùn)練參數(shù)的設(shè)置做了詳盡的說明。最后,本文在總結(jié)前人工作的基礎(chǔ)上,研究了基于受限玻爾茲曼機(jī)的個(gè)體運(yùn)動(dòng)健康測(cè)評(píng)方法,主要工作如下:(1)針對(duì)傳統(tǒng)受限玻爾茲曼機(jī)的缺陷和不足,本文通過對(duì)連接權(quán)重,可見單元偏置和隱層單元偏置分別增加一項(xiàng)沖量項(xiàng)對(duì)傳統(tǒng)的受限玻爾茲曼機(jī)進(jìn)行改進(jìn),并建立一個(gè)基于受限玻爾茲曼機(jī)的運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度測(cè)評(píng)方法模型,將人體常見的生理指標(biāo),如心率,乳酸和相對(duì)攝氧量等作為輸入,測(cè)量個(gè)體的運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度,通過傳統(tǒng)的和改進(jìn)的受限玻爾茲曼機(jī)在運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度測(cè)評(píng)上的比較和分析,得出相應(yīng)的結(jié)論,給出合理的建議,以保證個(gè)體健身運(yùn)動(dòng)的安全。(2)在改進(jìn)的受限玻爾茲曼機(jī)基礎(chǔ)上,將若干個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)堆疊起來(lái)形成深度置信網(wǎng)絡(luò),提出一個(gè)基于受限玻爾茲曼機(jī)的最佳運(yùn)動(dòng)量預(yù)測(cè)方法,通過對(duì)個(gè)體運(yùn)動(dòng)前后體質(zhì)的分析,預(yù)測(cè)其最佳運(yùn)動(dòng)量,提高個(gè)體健身運(yùn)動(dòng)的效率。最后,本文將對(duì)上述測(cè)評(píng)方法進(jìn)行大量的實(shí)驗(yàn),通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)證明上述兩種測(cè)評(píng)方法的有效性,也將驗(yàn)證本文運(yùn)動(dòng)健康測(cè)評(píng)方法的可靠性和通用性。總之,本文的研究目的就是運(yùn)用受限玻爾茲曼機(jī)的學(xué)習(xí)算法提出有效的健康測(cè)評(píng)方法和模型,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)其運(yùn)動(dòng)狀態(tài),給出合理的建議,長(zhǎng)期有效地保障個(gè)體健身運(yùn)動(dòng)的安全性和高效性,使人們能有目的,有計(jì)劃地進(jìn)行健身運(yùn)動(dòng),以滿足現(xiàn)代健康生活的需求。
【圖文】：

機(jī)的模型及應(yīng)用殊拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。經(jīng)過多年的試驗(yàn)和科學(xué)研究處理和協(xié)同過濾等方面得到了廣泛的應(yīng)用。而由受限絡(luò)模型更是在機(jī)器學(xué)習(xí)中解決了很多復(fù)雜的問題。的基本模型型是一種特殊的玻爾茲曼機(jī)模型，一個(gè)受限玻爾茲曼見層v(visible)和隱層h(hidden)，數(shù)據(jù)由可見層輸入，之間的特點(diǎn)是層內(nèi)無(wú)連接，層間全連接，可以看出 R之間的連接權(quán)重一般用W 來(lái)表示，由下圖 2.1 所示。者隱層的神經(jīng)元之間均不會(huì)出現(xiàn)自連接的情況，層間隱層的神經(jīng)元相互之間都有連接，因此玻爾茲曼機(jī)具間的狀態(tài)時(shí)，各隱藏層神經(jīng)元的激活條件獨(dú)立；反之時(shí)，各可見層神經(jīng)元的激活條件也獨(dú)立[20-22]。

圖 3.1 RBM 分類結(jié)構(gòu)Fig. 3.1 RBM classification s分類結(jié)構(gòu)圖可以看到，Softmax 神經(jīng)元是一理指標(biāo)用 K× M的矩陣V 來(lái)表示。上圖中的設(shè)我們已知可見層中可見單元的狀態(tài)，那1exp(1(1|)1 = + ==MijjbPhv在已知隱藏單元狀態(tài)下，可見單元的概率 = ==++==KlFjiFjkijkikiawawPvh1 111exp(exp((1|)中的kijw 表示第 k 行第i 列的元素與第 j 個(gè)元素的偏置。BM 按照對(duì)比散度算法對(duì)各個(gè)參數(shù)的更新
【學(xué)位授予單位】：西華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP18;R319

【參考文獻(xiàn)】

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1 林文_";胡婧;;血乳酸在運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練中的應(yīng)用案例分析[J];中國(guó)體育教練員;2015年02期

2 陳學(xué)偉;張娜;徐傳香;安改紅;佘曉俊;崔博;馬強(qiáng);;最大攝氧量間接測(cè)量法-踏階運(yùn)動(dòng)心率的變化特征[J];解放軍預(yù)防醫(yī)學(xué)雜志;2015年01期

3 倪靈子;于可紅;;美國(guó)、日本學(xué)生體質(zhì)測(cè)試的演進(jìn)與發(fā)展[J];浙江體育科學(xué);2015年01期

4 于紅妍;;中國(guó)學(xué)生體質(zhì)測(cè)試的演進(jìn)歷程及階段特征[J];北京體育大學(xué)學(xué)報(bào);2014年10期

5 田禎祥;;不同強(qiáng)度運(yùn)動(dòng)對(duì)體育學(xué)院非體育生血乳酸濃度的影響[J];當(dāng)代體育科技;2014年27期

6 蒲西安;;國(guó)內(nèi)外國(guó)民體質(zhì)監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀[J];浙江體育科學(xué);2014年05期

7 呂毓虎;蒲西安;程林;;不同運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度對(duì)人體血乳酸的影響[J];四川體育科學(xué);2014年04期

8 孫凱;;主觀體力感覺在體育科研中應(yīng)用現(xiàn)狀與展望[J];金田;2014年06期

9 于紅妍;李婷;;我國(guó)學(xué)生體質(zhì)健康監(jiān)測(cè)效果模糊綜合評(píng)價(jià)模型[J];中國(guó)學(xué)校體育(高等教育);2014年01期

10 陸作生;楊倩;陳金嬋;;21世紀(jì)日本增強(qiáng)中小學(xué)生體質(zhì)的體育策略及其啟示[J];體育學(xué)刊;2013年06期

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1 高剛;新時(shí)期優(yōu)化青少年學(xué)生體質(zhì)健康評(píng)價(jià)指標(biāo)研究[D];華東師范大學(xué);2014年

2 陳宇;基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的中文信息抽取方法[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

3 余嵐;大學(xué)生個(gè)性化體質(zhì)健康促進(jìn)研究[D];北京體育大學(xué);2013年

4 羅恒;基于協(xié)同過濾視角的受限玻爾茲曼機(jī)研究[D];上海交通大學(xué);2011年

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1 王永杰;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在GDP和CPI中的預(yù)測(cè)應(yīng)用[D];中北大學(xué);2017年

2 劉少潔;中日大學(xué)生體質(zhì)健康及生活習(xí)慣的比較研究[D];華東師范大學(xué);2016年

3 曾麗霞;基于情境感知的智能穿戴設(shè)備交互設(shè)計(jì)研究[D];江南大學(xué);2016年

4 張艷霞;基于受限玻爾茲曼機(jī)的深度學(xué)習(xí)模型及其應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2016年

5 豐曉霞;基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別算法研究[D];太原理工大學(xué);2015年

6 仝少敏;基于受限玻爾茲曼機(jī)的面部運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

7 徐瑋聰;高校大學(xué)生身體成分不同測(cè)量方法的比較研究[D];首都體育學(xué)院;2014年

8 姜良玲;不同強(qiáng)度放松跑對(duì)最大乳酸耐受訓(xùn)練后血乳酸恢復(fù)的影響研究[D];武漢體育學(xué)院;2014年

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本文編號(hào)：2651952