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山东省体育文化资源与特色旅游融合创新研究 被引量:18
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作者 卢青 颜秉峰 靳宇豪 《山东体育学院学报》 CSSCI 北大核心 2018年第3期65-69,共5页
体育文化资源与特色旅游融合创新是实现体育旅游文化产业赖以发展的基础。加强体育文化资源与特色旅游融合创新是大力发展体育旅游文化产业的必然趋势和要求。据此,分析了制约山东省体育文化资源与特色旅游融合5种因素,论述了山东省体... 体育文化资源与特色旅游融合创新是实现体育旅游文化产业赖以发展的基础。加强体育文化资源与特色旅游融合创新是大力发展体育旅游文化产业的必然趋势和要求。据此,分析了制约山东省体育文化资源与特色旅游融合5种因素,论述了山东省体育文化资源与特色旅游融合创新不同类型,研究山东省体育文化资源与特色旅游融合创新的目标和原则,提出实现山东省体育文化资源与特色旅游融合创新的发展策略。 展开更多
关键词 山东省 体育文化资源 特色旅游 融合创新 策略
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山东休闲体育旅游公共服务体系构建研究 被引量:19
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作者 卢青 颜秉峰 《山东体育学院学报》 北大核心 2014年第5期28-33,共6页
国家和省政府的政策支持,山东主要旅游资源及休闲体育旅游文化特色是实现构建休闲体育旅游公共服务体系的主要条件。构建休闲体育旅游公共服务体系的服务对象与主体、主要服务内容和模式是休闲体育旅游公共服务体系的基本框架。构建政... 国家和省政府的政策支持,山东主要旅游资源及休闲体育旅游文化特色是实现构建休闲体育旅游公共服务体系的主要条件。构建休闲体育旅游公共服务体系的服务对象与主体、主要服务内容和模式是休闲体育旅游公共服务体系的基本框架。构建政府政策扶持体系和休闲体育旅游资源规划体系、实施青岛奥帆赛休闲体育旅游路线组织战略发展模式,降低休闲体育旅游脆弱性,是实现山东构建休闲体育旅游公共服务体系发展战略的主要路径。 展开更多
关键词 休闲体育旅游 公共服务体系 构建
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体育产业空间集聚发展的现状与对策研究——以山东省为例 被引量:8
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作者 王桂芳 《山东体育学院学报》 CSSCI 北大核心 2017年第2期27-31,共5页
"空间集聚"是体育产业发展初级阶段的显著特征。以钻石理论为依据,从山东省实际情况出发,探讨当前体育产业空间集聚与区域发展问题。研究认为:休闲时代来临,政府因势利导,促成了体育产业空间集聚的新格局。其特征表现为:空间... "空间集聚"是体育产业发展初级阶段的显著特征。以钻石理论为依据,从山东省实际情况出发,探讨当前体育产业空间集聚与区域发展问题。研究认为:休闲时代来临,政府因势利导,促成了体育产业空间集聚的新格局。其特征表现为:空间集聚与技术创新相辅相成;"政府"与"机会"是极其重要的影响因素;地域特色体育产业和"外围支援产业"有机结合。其困境在于:空间集聚区域分布不均衡;体育核心产业比重有待提升;政府需慎重对待自身角色。为实现体育产业的区域良性发展,建议:1)采用非均衡协调发展的宏观策略;2)以"制度+技术"作为保障;3)提升民众体育参与度,营造良好的产业环境。 展开更多
关键词 体育产业 空间集聚 山东省 现状 对策
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传统杨式太极拳对大学生心肺功能指标影响的研究 被引量:11
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作者 王学臣 陈生伟 《山东体育学院学报》 北大核心 2009年第7期41-43,共3页
24个月的传统杨式太极拳练习能使大学生的心肺功能得以良好改善,表现为心肺功能指标中肺活量、体重指数和台阶试验指数均有显著性变化,经t检验差异非常显著(P<0.01)。结合杨式太极拳的特点,建议在高校大学生中全面普及与推广传统杨... 24个月的传统杨式太极拳练习能使大学生的心肺功能得以良好改善,表现为心肺功能指标中肺活量、体重指数和台阶试验指数均有显著性变化,经t检验差异非常显著(P<0.01)。结合杨式太极拳的特点,建议在高校大学生中全面普及与推广传统杨式太极拳运动。 展开更多
关键词 传统杨式太极拳 大学生 心肺功能指标
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可穿戴传感器的人体活动能量预测模型研究 被引量:2
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作者 王琳 孙倩 +4 位作者 马晓娜 高永艳 刘毅 马宏伟 杨东强 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第12期2832-2840,共9页
为了解决可穿戴传感器特征过多与嵌入式设备计算能力和存储能力有限的矛盾问题,在多传感器(加速度传感器、陀螺仪传感器)数据融合的基础上,采用特征工程的方法选出人体运动能量消耗预测(PAEE)的最优特征。在数据预处理阶段,使用滑动窗... 为了解决可穿戴传感器特征过多与嵌入式设备计算能力和存储能力有限的矛盾问题,在多传感器(加速度传感器、陀螺仪传感器)数据融合的基础上,采用特征工程的方法选出人体运动能量消耗预测(PAEE)的最优特征。在数据预处理阶段,使用滑动窗口技术提取传感器的时域、频域特征,对三个速度水平的数据集使用正弦曲线拟合,并通过显著性差异检验分析选出有效数据。构建了过滤式、封装式和嵌入式特征选择算法与多线性回归、回归树、支持向量机和神经网络等机器学习预测模型结合的WEKA实验平台。最后决策级融合时,通过评估每个模型的相关系数和平均绝对误差选择出最优模型。模型训练时采用带抖动的数据集作为测试集,避免出现模型的过拟合现象,提高模型的泛化能力和鲁棒性。嵌入式特征选择采用经典的弹性网络算法。实验结果表明,在PAEE中加速度计传感器的特征比陀螺仪传感器的特征更具有决定性的作用,基于相关系数方法的多传感器特征融合的神经网络模型是最优模型。 展开更多
关键词 人体活动能量消耗 特征选择 神经网络
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