TY -的A2 -李,元盟-潘,Juqian PY - 2022 DA - 2022/05/09 TI -数据分析和优化基于深度学习的青少年体能训练SP - 6778882六世- 2022 AB -青少年是国家发展的未来,但是根据有效的调查,可以发现,青训系统的健康在我的国家是处于下降状态。目前,青训系统的衰落的原因在我们国家是由许多因素引起的,如体育意识差和过多的学业压力。主要原因是缺乏运动。基于深度学习方法,分析青少年体能训练的重要性,并提出了改善体能训练青少年的服务体系,并促进保障机制的形成为青少年体能训练。本文的研究结果如下:(1)在接受培训之前,各种指标的测试结果实验组和对照组的基本上是一样的,并没有主要的区别。测试结果表明,T P 两组的值都是0.05以上。解释说,在训练之前,最初的情况两组可以被认为是相同的。接受特殊训练后,一般情况的常规培训小组的成员略提高较培训前的测试。与实验组相比,他们做引体向上,当场扔一个2公斤药球,跑步30米,达到高度的方法,移动半米,重复。的 P 交叉测试分数的值都小于0.05,表明两者之间有很大的差距。其中, P 30米跑的价值低于0.000,有非常显著性差异,而 P 快速挺举20公斤,价值60年代双摇大于0.05。可以看出,之间没有显著差异对照组和实验组后这两个评估。实验结果还表明,该学员接受的模式训练法提高了身体健康的各种指标,和实验结果和传统的模式训练已经大大优化。(2)在仿真测试分析实验中,统计平均的锻炼时间是5.784,这是最高的五个变量之间统计平均,和身体健康的统计平均是2.436,这是最低的统计结果。之间没有显著差异的统计平均质量和日常锻炼情况。敏感性测试,评价准确性的深度学习方法是最高的在所有的模型。当迭代次数达到50,评价精度可以达到1。(3)上运行测试集后,文章提出,体能训练的准确率模型基于深度学习算法是89.12%,和改进的准确率可以达到92.46%,这是最高的一个索引值在四个模型实验。本文的AUC值曲线和改善系统非常稳定。改进前的AUC值仍然约0.90,和AUC值模型改进后仍为0.97。 After running on the mixed test set, the performance of the four methods has declined to a certain extent, but the performance of the model proposed in this article is still the highest among the four models, and the AUC curve values of the improved system are very stable. Yes, the AUC value has been maintained at 0.95, and the AUC value before the improvement is stable within the range of 0.90-095. The research data also show that the recognition accuracy of the physical training method of the deep learning algorithm is the highest. SN - 1687-725X UR - https://doi.org/10.1155/2022/6778882 DO - 10.1155/2022/6778882 JF - Journal of Sensors PB - Hindawi KW - ER -