TY -的A2蔡Sang-Bing盟——他,Kai PY - 2021 DA - 2021/06/11 TI -预测模型少年足球运动员的运动损伤基于机器学习的文本分类技术SP - 2955215六世- 2021 AB -随着我国足球水平迅速提高,技能水平的逐渐提高,和运动员的训练要求增加。由于运动员训练方法的变化,已经决定运动员必须承担一个伟大的运动损伤的风险。受伤的准确预测是非常重要的青少年足球的发展。在此基础上,提出了一种基于机器学习的文本分类算法,构建了一个运动损伤预测模型能够准确地预测运动员损伤,减少受伤的运动员在训练,是有效的。我们提出各种运动适合年轻运动员,并提出一些措施,防止和减轻运动员的损伤。本文选择48足球运动员从一所大学的体育学院进行测试。运动员参与实验使用专业设备来收集运动体积和运动负荷数据,并实时记录每个运动员的身体健康数据半年内,通过运动员的练习卷,运动负荷,身体新陈代谢,和物理指标来预测他们的运动损伤。实验表明,从损伤的程度,可以看出最严重的损伤,肌肉损伤5例,2例筋膜韧带损伤,1例关节损伤。有25例轻度损伤,占总数的41.0%。这是因为运动员的运动损伤预测模型具有更好的预测能力,允许运动员教练和理疗师优化培训课程,最终防止伤害,提高训练水平,降低修复成本。 SN - 1574-017X UR - https://doi.org/10.1155/2021/2955215 DO - 10.1155/2021/2955215 JF - Mobile Information Systems PB - Hindawi KW - ER -