En los últimos años, las lesiones deportivas en jugadores profesionales de tenis han aumentado gradualmente y las lesiones deportivas romperán el sistema de entrenamiento deportivo y afectarán al crecimiento a largo plazo de nuevos jugadores de tenis. Evitar las lesiones de los atletas se ha convertido en un factor importante para mejorar la calidad del entrenamiento y el rendimiento en el juego, y garantizar el desarrollo sostenible de la competitividad de los jóvenes tenistas. Por lo tanto, este artículo utilizará el algoritmo de red neuronal RBF y el método de análisis de clúster para establecer un modelo de alerta temprana de riesgo de lesiones deportivas en tenis y finalmente establecer un sistema de alerta temprana de riesgo de lesiones deportivas en tenis para que los jugadores de tenis puedan reducir sus lesiones. En este artículo, utilizamos el método de encuesta de cuestionario, el método de entrevista a expertos, el método de estadística matemática y el método de análisis lógico para investigar y analizar los resultados de las lesiones de entrenamiento de jugadores y entrenadores de tenis chinos. Los resultados experimentales en este artículo muestran que entre 48 jugadores de tenis de diferentes edades, que participan en entrenamientos formales y competiciones de tenis, 15 jóvenes jugadores de tenis han resultado lesionados más de 6 veces, lo que representa el 31.2% del total; 20 han resultado lesionados de 3 a 6 veces, lo que representa el 41.7% del total; 9 de ellos han resultado lesionados varias veces, lo que representa el 18.8% del total; y 4 han resultado lesionados, lo que representa el 8.3% del total. Después de utilizar el sistema de alerta temprana de riesgo de lesiones deportivas en tenis basado en el algoritmo de red neuronal RBF en computación móvil, la tasa de lesiones deportivas en tenis ha disminuido al 5%. Se puede ver que el sistema tiene una alta viabilidad y practicidad.
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