Using data mining techniques to optimise athlete training and recovery programmes in tertiary physical education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Aiming at the demand for scientific training of athletes in college sports education, this paper integrates data mining technology to propose athlete training and optimisation methods, and constructs an athlete training quality monitoring system and intelligent recovery assessment system.The traditional Apriori algorithm is improved by using multidimensional association rules, and multidimensional attribute mining is carried out on the collected data of athletes' training data to search for frequent item sets and output strong association rules, so as to achieve the monitoring of training quality and adjustment of training programmes.Using the improved fuzzy decision-making method to filter out the optimal feature subset, and integrating the improved whale algorithm and random forest to achieve intelligent recovery effect evaluation.By carrying out the practice of training and recovery optimisation, it can be seen that the total score of physical fitness test of track and field athletes increased from 18.19 to 19.8 before the experiment, and the training quality was significantly improved.Various health indicators such as heart rate, blood lactate, serum creatine kinase, etc. gained significant improvement in adopting the recovery optimisation method of athletes in this paper.The mean values of training status, coaching factors, and personal situation satisfaction evaluation dimensions were 4. 35, 4.425, and 4.38, respectively, and the training and recovery plan of this experiment was well received by the subject athletes.
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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 | 0,000 |
| 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 découle