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基于MLP的个体最大摄氧量评估方法及系统 

申请/专利权人:首都体育学院

申请日:2024-03-01

公开(公告)日:2024-05-03

公开(公告)号:CN117958795A

主分类号:A61B5/083

分类号:A61B5/083;A61B5/00;G16H20/30;G06F18/2431;G06N3/0499

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开

摘要:本发明公开了基于MLP的个体最大摄氧量评估方法及系统,涉及运动参数监测技术领域,解决了现有的最大摄氧量预测方法没有考虑个体差异的问题,其技术方案要点是:包括:获取个体的静态数据和20米折返跑的运动数据;根据静态数据对个体进行BMI层次划分,并对静态数据和运动数据进行预处理;将所述预处理后的静态数据和运动数据输入到与BMI层次对应的MLP模型,得到最大摄氧量的预测结果;通过BMI划分结合MLP模型实现适应不同个体的最大摄氧量预测。

主权项:1.基于MLP的个体最大摄氧量评估方法,其特征在于,包括:获取个体的静态数据和20米折返跑的运动数据;根据静态数据对个体进行BMI层次划分,并对静态数据和运动数据进行预处理;将所述预处理后的静态数据和运动数据输入到与BMI层次对应的MLP模型,得到最大摄氧量的预测结果;其中,所述MLP模型包括输入层、隐藏层和输出层,所述输入层用于接收预处理后的静态数据和运动数据,所述隐藏层用于学习数据的复杂模式和特征,所述输出层用于输出个体最大摄氧量的预测结果。

全文数据:

权利要求:

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