Características das Alterações Fisiológicas no Treinamento de Atletas com Base em Algoritmo de Mineração de Dados

Objetivo:

Na competição do treinamento atlético, é imperativo usar vários indicadores fisiológicos e bioquímicos para estudar as alterações que eles podem suportar.

Métodos:

Neste trabalho, os indicadores fisiológicos e bioquímicos dos tenistas nacionais são tomados como amostras, e a Rede Neural Artificial (ANN) no algoritmo de mineração de dados é usada para classificar e prever os dados da amostra. Com base nisso, para solucionar a falha que a rede neural da BP tem em cair facilmente num mínimo local, o algoritmo de otimização da colônia de formigas (ACO) foi introduzido para treinar as alterações na rede neural. Finalmente, a tecnologia melhorada da rede neural BP do algoritmo de otimização da colônia de formigas é usada no modelo de análise das alterações fisiológicas nos tenistas.

Resultados:

Os resultados da pesquisa mostram que o modelo previu com sucesso a alteração fisiológica dos atletas e pôde fornecer aos treinadores uma base para a tomada de decisões.

Conclusões:

A alteração fisiológica dos atletas é combinada com o algoritmo da rede neural para estabelecer uma conexão entre os dois, o que fornece um método eficaz e confiável para a detecção da função física do transporte esportivo com orientação singular no treinamento e competição dos atletas. Nível de evidência II; Estudos terapêuticos – investigação de resultados de tratamento.

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