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数据驱动的间歇低氧训练贝叶斯优化决策方法

陈婧史大威蔡德恒王军政朱玲玲

自动化学报2023，Vol.49Issue(8)：1667-1678,12.

自动化学报2023，Vol.49Issue(8)：1667-1678,12.DOI:10.16383/j.aas.c220712

数据驱动的间歇低氧训练贝叶斯优化决策方法

Data-driven Bayesian Optimization Method for Intermittent hypoxic Training Strategy Decision

陈婧 ¹史大威 ¹蔡德恒 ¹王军政 ¹朱玲玲²

作者信息

1. 北京理工大学自动化学院工业和信息化部伺服运动系统驱动与控制重点实验室北京 100081
2. 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院北京 100850
折叠

摘要

关键词

数据驱动控制/高斯过程/贝叶斯优化/风险不对称代价函数/高原适应能力提升/间歇性低氧训练

Key words

Data-driven control/Gaussian process/Bayesian optimization/risk asymmetric cost function/high-alti-tude adaptability improvement/intermittent hypoxic training(IHT)

引用本文复制引用

陈婧,史大威,蔡德恒,王军政,朱玲玲..数据驱动的间歇低氧训练贝叶斯优化决策方法[J].自动化学报,2023,49(8):1667-1678,12.

基金项目

国家自然科学基金(61973030),北京市科技计划项目(Z161100000216134)资助Supported by National Natural Science Foundation of China(61973030)and Beijing Municipal Science and Technology Com-mission(Z161100000216134) （61973030）

自动化学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：0254-4156

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