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Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban, 2022 目的为了获得造模时间更短且症状维持时间更长的慢性强迫症小鼠模型，我们尝试对已有的喹吡罗诱导的慢性强迫症小鼠模型的造模方式进行优化。方法将22只小鼠随机分成实验组（n=11）和对照组（n=11），分别在其颈后皮下注射0.75 mg/kg的喹吡罗溶液或等量的生理盐水后放入强迫行为训练装置中训练，连续重复19 d，并记录两组小鼠训练期间的饮水行为及饮水量，评估喹吡罗对小鼠行为的影响。训练结束后通过进行旷场实验、高架十字迷宫实验、新物体识别等行为学实验，评估小鼠的焦虑状态和认知能力 ...
罗宇翀 +4 more
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野生动物学报, 2020 行为训练做一种丰容手段，在圈养野生动物管理中正逐渐运用。其目的是通过正强化刺激，让动物学会指令配合动物管理，从而减少胁迫。然而目前并没有合适的生理指标来评价训练对动物的影响。本实验对象是杭州动物园饲养的2只黑叶猴，通过对其中1只“大杭”个体进行持续30 d的正强化行为训练，训练目标为肌肉注射。通过GC-MS代谢组手段测定粪便所有代谢产物。模型显示，行为训练后大杭粪便代谢组与训练前具有显著的区别（PLS-DA：R2y=0.951，Q2=0.502；（O）PLS-DA：R2y=0.95，Q2=0.454 ...
何鑫, 王福云, 张秀秀, 朱岩
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野生动物学报, 2012 2011年1～12月,对成都动物园两爬馆饲养展出的3只幼年绿鬣蜥,采用正面强化法进行了训练。结果表明:3只绿鬣蜥经过4～9 d的训练都可以按照训练员的指令触碰目标棒;再经过20 d左右的训练,它们就可以跟随目标棒移动并开始爬上秤台,从而可以称量它们的体重。同时经过训练的绿鬣蜥,在木棒的颜色发生变化后,会很快地接受新颜色的目标棒。行为训练有助于对幼年绿鬣蜥头体长、尾长和体重顺利进行测量。
唐华 +5 more
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, 2007 本发明涉及一种程控条件性逃避反射训练及检测系统和检测方法，包括：一中间用隔板隔开的联体箱为大鼠穿梭箱，隔板上开有供大鼠穿梭的门，大鼠穿梭箱的顶部为透明材料制作的顶板，两侧板上设置信号灯，底部设置用金属柱制作的电击板；PC机为安装好图像采集卡，视频摄像头设置在大鼠穿梭箱顶板的上方，PC机与视频摄像头电连接，PC机还分别与显示器、电路控制器电连接，变压器与电击板、信号灯电连接并受其控制。该系统安装简便，可同时进行多只动物训练和检测。利用该系统进行训练和检测方法 ...
杨彤, 鞠平, 隋南
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, 2022 本发明涉及载人模拟器训练领域，具体地说是载人模拟器控制及仿真训练装置及训练方法。包括：设于载人模拟器舱内的舱内单元、设于载人模拟器舱外的舱外单元、仿真系统以及教控系统；舱内单元，用于将控制指令进行解析后得到控制信号，发送至舱外单元，以控制舱外单元实体设备运行、以及将控制信号发送至仿真系统进行仿真虚拟设备执行；同时，接收舱外单元实体设备的状态信息，以及接收仿真系统仿真后虚拟设备的虚拟信号和教控指令；本发明的仿真系统通过虚拟仿真功能代替真实传感器及检测装置，降低成本，配置灵活，与控制系统相结合 ...
赵诗雨 +4 more
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, 2018 高校体育教学中要加强对学生的运动训练,在科学合理的运动训练下,帮助学生提升运动水平与比赛成绩,也为学生身心全面发展奠定良好基础。近年来我国体育教育改革逐步深化,高校体育运动训练课程也要加快改革步伐,满足当前体育教育发展需求。对此我们要从高校体育运动训练实际情况出发,多角度作出分析,制定科学合理的策略,不断提升运动训练效果,让高校体育教学目标顺利实现。本文通过分析高校体育运动训练存在的问题 ...
倪振华, 龚慧敏
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, 2011 脑细胞已死亡,神经心理训练有用吗?人的大脑大约由140多亿个脑细胞组成。这些脑细胞有一个很重要的特点,一旦发育完成后,就再也不会增长了。也就是说,与人的骨骼、内脏、肌肉等其他器官或组织不同,脑细胞不可能再生 ...
尹文刚
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基于SURF-BoVF特征与主动学习EQB-LightGBM的发电机局部放电模式识别方法
Gaoya dianqi为构建高效且高精度的发电机局部放电分类模型，提出了一种基于PRPD图谱SURF特征的视觉词袋表征方法以及主动学习EQB-LightGBM模式识别方法。首先，从5种发电机典型局部放电类型的PRPD图谱中提取SURF特征，这些特征被用于构建视觉词袋模型。通过该模型，发电机局部放电样本可以高效地量化为一个高维特征向量，从而有效地表征放电模式的特征组成。然后，将放电样本训练集划分为初始训练集和候选样本集，使用初始训练集训练分类投票模型，并通过EQB策略从候选样本集中筛选高价值样本，优化训练集参与模型迭代训练 ...
毕光均 +5 more
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Jianzhu Gangjiegou Jinzhan, 2023 基于支持向量机的结构损伤识别方法建立在训练和测试数据同概率分布的假设上，必须对每个结构分别收集训练数据和标签并训练模型以识别损伤。损伤结构的训练数据和标签难以收集，导致支持向量机方法在结构损伤识别中难以实施。提出一种基于领域自适应支持向量机的跨域损伤识别方法，将在有损伤标签结构（源结构）上训练的支持向量机推广到无损伤标签结构（目标结构）的损伤识别中。该方法首先提取结构的多阶固有频率变化率作为损伤特征构建训练数据；然后，推导最小化边缘分布差异与最小化联合分布差异的迁移学习方法 ...
李佐强 +6 more
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