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基于本体推理与相似性融合计算的运动处方推荐方法思考与推广

日期:2022年01月21日 编辑:ad201107111759308692 作者:无忧论文网 点击次数:587
论文价格:150元/篇 论文编号:lw202201061316498326 论文字数:39566 所属栏目:计算机论文范文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis
相关标签:计算机论文范文
bsp; 个性化运动处方推荐系统实现及测试


5.1  系统开发环境

本系统主要包括登录/注册、运动者信息采集、运动处方推荐、运动处方指导、健康管理,以及系统信息管理模块,开发环境以及关键技术如表 5-1 所示。

计算机论文范文参考

运动者运动能力评定子模块主要功能是评定运动者的运动能力,其评定方式主要依靠运动能力辅助测试程序。首先,系统将体育领域的运动能力测试方法及评判标准转化为运动能力辅助自测试程序,并建立相关运动目标、体质等条件下需进行的运动能力测试集合。其次,系统依据运动者各项特征确定需要测试的运动能力,并将测试步骤与注意事项对运动者进行可视化界面展示。然后运动者依据测试步骤进行相关测试运动,并将测试结果按照界面提示进行填写与提交,最后系统的运动能力辅助自测试程序依据相关评定标准对运动者相关运动能力进行等级评定。


6  总结与展


6.1  全文总结

在我国经济快速增长的背景下,人们的生活工作方式发生了较大改变。在健康生活理念的倡导下,越来越多的人开始重视体育健身运动。目前,运动者想要获得运动健身方案主要通过健身教练与运动健身平台两种途径。健身教练获得运动方案存在花费高、便捷性差的问题,而健身平台所提供的健身方案都是单一、无差别的运动课程,并不属于真正意义上运动方案。不同身体素质、运动偏好的运动者应具有不同的运动方式、运动强度及运动量,如果运动者一直模仿这种无差别的运动课程进行锻炼,将影响运动者的运动效率与运动积极性。本文在这种研究背景下,设计了基于本体推理与相似性融合计算的运动处方推荐方法,并在此基础上构建了运动处方推荐系统架构,旨在为运动者提供其针对性更强、效果更好且更稳定的个性化运动处方,从而为运动者健身提供方案支持,本文的具体研究工作如下:

(1)对运动处方制定过程及运动者需求进行分析并构建运动者模型。运动者模型数据是个性化运动处方推荐的基础,本研究以体育领域制定运动处方的过程为参考,将运动者模型信息分为基本信息、体质状况、运动能力、运动目标、运动条件与运动偏好六类。然后利用电子表单填写、电子问卷调查、系统辅助自测试程序等采集模型所需数据,其中电子表单填写主要采集运动者能精准确定的信息,电子问卷调查主要采集运动者其存在相对性的模糊信息,辅助自测试程序主要采集运动者较难确定的体质、运动能力方面信息。最后,将采集到的各类数据进行分析并转化成运动者模型数据,以满足运动处方推荐对运动者数据的要求。

(2)利用本体推理与案例相似性融合计算实现运动处方参数的推荐。本研究为保证系统所推荐运动处方参数的科学性与合理性,同时也为解决基于案例数据推荐的冷启动问题,在系统由案例数据确定运动处方参数之前,先采用本体规则推理的方式确定处方参数约束空间,其中本体规则推理的普适性规则由体育领域制定运动处方的一般经验所转化。在确定运动者的运动处方参数约束空间后,为解决运动处方参数约束空间范围较大所造成的运动参数针对性、贴合性较弱的问题,设计了基于相似性融合计算的运动处方参数确定方法。通过对运动处方案例库优质案例的相似性融合计算,使得本系统能够在运动处方核心参数约束空间内寻找其效果更好、参数贴合性更高的个性化处方参数,以提高运动者的运动效率,并通过仿真实验进一步验证了处方推荐的效果。

参考文献(略)