【摘 要】
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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Cosmed K4B2和加速度计(Actigraph-GT3X)进行3类11项体力活动(每项活动5 min),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
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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Cosmed K4B2和加速度计(Actigraph-GT3X)进行3类11项体力活动(每项活动5 min),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0.001、初始学习率0.02、动量常量0.7)的RMS
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