Resumen

En los últimos años, la aplicación del algoritmo de red neuronal de refuerzo de gradiente (GB-BP) en muchas industrias ha aportado enormes beneficios, por lo que la forma de combinar el algoritmo de red neuronal GB-BP con los deportes se ha convertido en un punto de interés de la investigación. En base a esto, este artículo estudia la aplicación del algoritmo de red neuronal GB-BP en la lucha libre, diseña el modelo de reconocimiento y clasificación de la acción de los atletas deportivos basado en el algoritmo de red neuronal GB-BP, primero analiza el estado de la investigación del reconocimiento de la acción de la lucha libre, y luego optimiza y mejora las deficiencias del reconocimiento de la acción y la tecnología de análisis de grandes datos. El algoritmo de la red neuronal GB-BP puede realizar el reconocimiento y la clasificación precisos de las acciones de entrenamiento de los luchadores y llevar a cabo el análisis de minería de grandes datos con el reconocimiento de acciones conocidas, a fin de lograr una clasificación precisa. Los resultados experimentales muestran que el modelo puede desempeñar un buen papel en la lucha libre y mejorar eficazmente la eficiencia de los luchadores en el entrenamiento.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:algoritmo de red neuronal, gb, bp, reconocimiento de acciones, reconocimiento de acciones conocidas, clasificación de luchadores, acción de deportistas, tecnología de análisis de datos, aportó enormes beneficios, reconocimiento de acciones de deportistas
• Keywords:neural network algorithm, gb, bp, action recognition, known action recognition, classification of wrestler, sports athletes action, data analysis technology, brought huge benefits, athletes action recognition