Resumen

Con el progreso de la ciencia-tecnología, el desarrollo interdisciplinario e integral, y varias ciencias-tecnologías avanzadas integradas gradualmente en el campo del deporte, se ha hecho posible estudiar cómo prevenir razonablemente las lesiones deportivas, minimizar el riesgo de lesiones deportivas y mantener la mejor condición física de los atletas retirados. Debido al ejercicio de alta carga a largo plazo de los atletas retirados durante su carrera deportiva, las funciones físicas de los atletas se han dañado en diversos grados, lo que ha dado lugar a más lesiones. De acuerdo con las características de que hay que considerar muchos factores en la predicción de las lesiones de los atletas retirados, este artículo propone un método mejorado de red neuronal autoorganizada (SOM) para predecir las lesiones de los atletas retirados. En este trabajo se propone un modelo de análisis de alerta temprana de la susceptibilidad de los atletas retirados a las lesiones basado en SOM, que examina el estado de las variables de la función física de los atletas retirados en cada etapa, considera los datos de la función física de los atletas cuya desviación estándar es superior a la especificación del límite de la susceptibilidad a las lesiones como datos de lesiones susceptibles, juzga rápidamente todos los datos de lesiones vulnerables y completa el análisis de alerta temprana de alta velocidad de la susceptibilidad a las lesiones de los atletas retirados.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:atletas retirados, lesión, análisis de alerta temprana, lesión deportiva, campo de deportes, especificaciones de susceptibilidad, riesgo de deportes, variable de función física, varias ciencias avanzadas, datos de lesiones vulnerables
• Keywords:retired athletes, injury, early warning analysis, sports injury, field of sports, specifications of susceptibility, risk of sports, physical function variable, various advanced sci, vulnerable injury data