37、运动中的意象与催眠:提升表现的有效策略

运动中的意象与催眠:提升表现的有效策略

1. 意象与运动表现的关系

研究发现,意象与运动表现、意象能力与运动表现之间存在一定联系,但意象使用与意象能力之间的相互作用并不显著。这表明,没有证据显示意象能力会调节意象使用与田径运动表现之间的关系。研究者认为,客观表现的一般测量方法不够充分且难以计算,建议使用主观表现评估或针对每个田径项目的客观测量方法来进一步测试这方面内容。

1.1 意象的测量

为测量意象的各个方面,人们开发了大量问卷。以下是按目的分类的部分意象问卷列表:
| 意象方面 | 问卷名称 | 来源 |
| — | — | — |
| 可控性 | Gordon’s Test of Imagery Control (GTIC) | Richardson (1969) |
| 可控性 | Group Test of Mental Rotations (GTMR) | Vandenberg and Kuse (1978) |
| 偏好风格 | Individual Differences Questionnaire (IDQ) | Paivio (1971) |
| 偏好风格 | Preferred Imagic Cognitive Style (PICS) | Isaacs (1982) |
| 意象使用 | Imagery Use Questionnaire (IUQ) | Hall, Rodgers, and Barr (1990) |
| 意象使用(足球) | Imagery Use Questionnaire for Soccer (IUQ - S) | Salmon, Hall, an

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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