一种运动员运动损伤风险预警方法

摘要

本发明公开了一种运动员运动损伤风险预警方法，在参考国外学者提出的模型，全面分析田径运动员运动损伤致伤因子的基础上，提出了田径运动损伤风险预警伤致因子动态链模型，在该模型的基础上，在运动员风险预警数据库选取相应因子，利用层次分析法建立田径运动损伤风险预警伤致因子动态链量化模型。本发明的利用SOM神经网络离散方法对指标数据进行离散化处理；采用基于粗糙集中的分明矩阵方法进行决策表约简；基于简化的决策表构建RBF神经网络；训练RBF神经网络，最终得到正确的诊断结果。本方法能够对运动损伤的发生做出较为准确的预警有效预测运动员运动损伤风险等级，利于运动损伤的治疗和预防。

主权项

一种运动员运动损伤风险预警方法，其特征在于，包括如下步骤： (1)运动损伤风险预警因子的分析； (2)提出田径运动损伤风险预警致伤因子动态链模型； (3)建立运动员风险预警数据库； (4)运用层次分析法,建立田径运动损伤风险预警致伤因子动态链量化模型； (5)根据运动项目选取运动员及风险预警因子，利用运动风险数据库中的相应数据，建立该项目的运动风险预警样本库和测试样本数据； (6)判断运动风险预警样本库中的风险预警因子对应数据的离散性，若不离散，调用SOM神经网络离散方法对数据进行离散化处理； (7)将利用SOM网络离散后的指标数据与初始就离散赋值的数据合成决策表； (8)按照RS理论的约简过程对决策表进行属性约简和规则提取，得到一组约简结果； (9)基于选择的其中一个简化的决策表构建RBF神经网络； (10)根据简化后的决策表，选取运动风险预警样本库中的相应数据，训练RBF神经网络； (11)判断约简结果是否收敛，是否满足精度要求，若不满足，修正RBF网络结构和连接权值，转步骤(10)； (12)利用测试样本数据，判断训练好的RBF网络是否得到正确的诊断结果，若没有，从步骤(8)中选用其它的约简结果，转步骤(9)； (13)保存训练好的RBF网络，利用训练好的RBF神经网络评估新检测的运动员风险评估指标。