Construction of special physical training measurement index system based on artificial intelligence and neural network
Notice bibliographique
Résumé
The concept of “Internet+Sports” has promoted the application of artificial intelligence and other emerging technologies in the field of sports. This paper mainly focuses on the special physical training, and explores the application and realization path of artificial intelligence technology in physical training test. In this paper, PSO-BP model is constructed based on BP neural network optimized by PSO intelligent algorithm and applied in physical training test. In addition, for the classification of physical training, this paper follows the basic principles of physical training system construction, establishes the physical training measurement index system through the results of expert solicitation, and determines the weights of each index by using the hierarchical analysis method. Through the empirical analysis of the PSO-BP model in this paper, it can be seen that the fitting results of the training samples of male and female students show that the corresponding correlation coefficients of male and female students are 0.99908 and 0.99898, respectively.The errors of the evaluation output values of the physical training measurements and the expected values are within ±3.5, and the prediction error of the BP neural network model optimized by the PSO algorithm is significantly reduced, and the relative errors of the evaluation of male and female students are reduced by 0.988% and 0.833%, respectively. The results show that the results of physical training measurement and evaluation using PSO-BP neural network model are more accurate, which proves that the performance of PSO-BP neural network in this paper has been effectively improved and optimized, and at the same time, it can meet the application requirements of physical training measurement and evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».