A Study on Choreography Strategies of Ethnic Folk Dance Movements in Southwest China Based on Graph Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Ethnic folk dance in Southwest China is known for its unique regional characteristics and cultural background, and the optimization of its movement choreography strategy is especially crucial for the inheritance and development of this artistic influence.In this study, an optimized graph neural network model is used to choreograph the movements of folk dances in Southwest China.The model is equipped with multi-feature fusion, spatial modeling and temporal modeling modules, which can maximize the recognition performance of the graph neural network model.Based on the model, a framework for automatic generation of folk dance movements is designed, and the model is trained and validated using Laban-16 and Laban-48 dance movement datasets.The experimental results show that the method of this paper is well tested, and the loss value and accuracy convergence algebra of the training set and the test set are basically the same, reaching 0.25 and 96%, respectively.The lower limb motion recognition rate on Laban-16 dataset is improved by 5.21%~15.81%compared with the comparison model.Under the music of different rhythms, a variety of dance movements can be reasonably choreographed to, and the feasibility score of the model by experts is between 85 and 95, indicating that the model in this paper has practical value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».