本文選題：大數(shù)據(jù)分析 + 運動損傷　； 參考：《現(xiàn)代電子技術(shù)》2017年17期

【摘要】：為了預(yù)防運動損傷,保證運動員的身體安全,提出一種基于大數(shù)據(jù)分析的運動損傷估計模型。介紹了大數(shù)據(jù)分析技術(shù),將引發(fā)運動損傷的原因劃分成A內(nèi)部致傷因子、B外部致傷因子、C刺激誘發(fā)因子。在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的基礎(chǔ)上,通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建運動損傷估計模型。分析了基本RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將高斯函數(shù)看作隱含層單元的激活函數(shù),通過一種簡單的方式設(shè)計隱含層,令所有風(fēng)險等級和一個高斯函數(shù)相對應(yīng)。對徑向基函數(shù)中心、權(quán)值和寬度進行更新,通過梯度下降法對徑向基函數(shù)中心和其余參數(shù)進行學(xué)習(xí)。依據(jù)運動損傷風(fēng)險樣本庫對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,將運動損傷數(shù)據(jù)輸入到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,當(dāng)傳輸數(shù)據(jù)和某運動損傷風(fēng)險等級相對應(yīng)時,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將輸出相應(yīng)值,從而實現(xiàn)運動損傷估計。實驗結(jié)果表明所設(shè)計模型精度和效率都高。
[Abstract]:In order to prevent sports injury and ensure athletes' physical safety, a model of sports injury estimation based on big data analysis is proposed. In this paper, big data analysis technique is introduced. The causes of sports injury can be divided into A internal injury factor and B external injury factor C stimulation factor. On the basis of big data analysis technology, the motion damage estimation model is constructed by RBF neural network. The basic RBF neural network is analyzed and the Gao Si function is regarded as the activation function of the hidden layer unit. The hidden layer is designed in a simple way so that all risk levels correspond to a Gao Si function. The center weight and width of radial basis function are updated and the center of radial basis function and other parameters are studied by gradient descent method. The RBF neural network is trained according to the sample base of motion injury risk, and the data of motion injury is input into the RBF neural network. When the transmission data correspond to a certain risk level of sports injury, the corresponding value will be outputted by the neural network. Thus, motion injury estimation is realized. The experimental results show that the designed model has high accuracy and efficiency.
【作者單位】： 鄭州工程技術(shù)學(xué)院體育學(xué)院;
【分類號】：R873;TP311.13

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1 本報記者 吳佳s，

本文編號：1981866