【摘要】：現(xiàn)階段,社會(huì)的經(jīng)濟(jì)水平顯著提升,人們的健康意識(shí)也在不斷加強(qiáng)中。肌肉系統(tǒng),是人體器官的一個(gè)重要組成部分,為每一項(xiàng)生命運(yùn)動(dòng)都提供了動(dòng)力,但是當(dāng)肌肉在持續(xù)不間斷的工作后,它的工作能力就會(huì)明顯下降,肌肉就產(chǎn)生了疲勞,既影響人體的正�；顒�(dòng),也易導(dǎo)致肌肉損傷。因此,肌肉疲勞的緩解與治療是一個(gè)值得重視的問題,肌肉疲勞狀態(tài)的識(shí)別和檢測是本文研究的關(guān)鍵,對(duì)運(yùn)動(dòng)學(xué)和醫(yī)學(xué)研究有著重要的意義。肌肉疲勞是一個(gè)動(dòng)態(tài)的連續(xù)的過程,它的狀態(tài)主要分為兩種:疲勞階段和非疲勞階段,對(duì)于肌肉疲勞的識(shí)別和分類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)在支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)模型中對(duì)肌肉疲勞特征信息進(jìn)行分類研究,敘述了肌肉疲勞數(shù)據(jù)的特征提取和數(shù)據(jù)處理過程,還對(duì)刀切法、自助法、JAB與SVM等相關(guān)知識(shí)進(jìn)行詳細(xì)的闡述,并且對(duì)比了JAB-SVM和SVM模型在肌肉疲勞分類中的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,將JAB方法的引入在SVM分類模型中,不僅明顯提高肌肉疲勞分類模型的精確度,還提升了分類模型的穩(wěn)定性,證實(shí)了JAB方法的可行性和優(yōu)越性。
【圖文】：

圖 3-1 多個(gè)分離超平面 圖 3-2 支持向量與間隔圖 3-1 呈現(xiàn)的是兩種正負(fù)類別的樣本數(shù)據(jù)被多個(gè)不同的超平面進(jìn)行劃分。圖 3-2出來的就是需要尋求的最優(yōu)超平面，找到既能正確劃分正類和負(fù)類，又能使支持距離最遠(yuǎn)的超平面，即間隔最大化。線性可分支持向量機(jī)：通過以上兩張圖，可以初步了解 SVM 二類分類模型，出最優(yōu)的超平面，也即是求出超平面的未知參數(shù) w, b。首先從最簡單的線性的支持向量機(jī)進(jìn)行闡述，其他兩種類型從這個(gè)基礎(chǔ)上進(jìn)行改動(dòng)即可。一般而言，據(jù)樣本空間里，超平面方程的定義如下：0.Tw x b （3.7）這里超平面的參數(shù) 1 2; ; ;dw w w w是一個(gè)方法向量，代表了它的方向；參數(shù) b個(gè)位移量，代表了原點(diǎn)和它的距離。因此，求解超平面的最終目標(biāo)就是求出法向數(shù)w、位移參數(shù) ,這兩個(gè)參數(shù)確定了我們的超平面，不妨記作 w, b 。根據(jù)學(xué)過

華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文小的值。F1_score = 2×P×R/ P+R。AUC：定義為 ROC 曲線下的面積，，其面積越大，分類效果越好，AUC 的值 1.0 之間。 肌肉疲勞分類的 SVM 和 JAB-SVM 的實(shí)驗(yàn)分析本節(jié)對(duì)采集到的肌肉疲勞特征數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，數(shù)據(jù)是關(guān)于肌肉疲勞的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)樣本容量是 260 個(gè)，6 個(gè)特征維度，數(shù)據(jù)的目標(biāo)變量是肌肉的疲分為兩種情況：疲勞狀態(tài)用數(shù)字 1 代表，非疲勞狀態(tài)是數(shù)字-1 代表即類別指數(shù)據(jù)如圖 4-1 所示。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：C815;R87

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