Resumen

En los últimos años, con el desarrollo gradual del deporte, la competencia entre los atletas es cada vez más feroz. El largo tiempo de entrenamiento y la pesada carga corporal de los atletas conducen al aumento de la incidencia de las lesiones deportivas, y la evaluación y el análisis de las lesiones deportivas de los atletas necesitan mucha mano de obra y recursos materiales. Para mejorar la eficiencia del cálculo de los resultados de la estimación de las lesiones deportivas y ahorrar el coste de la estimación y el análisis, proponemos un modelo de estimación de las lesiones deportivas basado en el modelo de algoritmo de la red neuronal difusa de mutación. El modelo de lesión deportiva construido en este trabajo no sólo puede evaluar y analizar sistemáticamente el grado de lesión deportiva de los atletas, sino también mejorar la precisión y la eficiencia; al mismo tiempo, tiene universalidad para la evaluación y el análisis del grado de lesión deportiva. La construcción de este modelo proporciona la base teórica del algoritmo de big data para la prevención de lesiones deportivas y la aplicación de la red neuronal difusa de mutación en el campo del deporte.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:lesión deportiva, red neuronal difusa, grado de deporte, estimación de la lesión deportiva, coste de la estimación, gran cantidad de mano de obra, incidencia del deporte, lesión de los deportistas, modelo de lesión deportiva, carga corporal pesada
• Keywords:sports injury, fuzzy neural network, degree of sports, sports injury estimation, cost of estimation, lot of manpower, incidence of sports, injury of athletes, sports injury model, heavy body load