基于RBF神经网络算法的田径运动损伤预警模型研究  

RESEARCH ON SPORTS INJURY EARLY WARNING MODEL OF ATHLETICS BASED ON RBF NEURAL NETWORK

作　　者：钟亚平[1] 刘鹏[1] 

机构地区：[1]山东体育学院基础理论系,山东济南250102

出　　处：《计算机应用与软件》2014年第6期48-51,共4页Computer Applications and Software

基　　金：山东省科学技术发展计划项目(2007GG20008002)

摘　　要：运动损伤的预防是运动医学界关注的热点。研究发现多达二十余项因子会直接或间接引起田径运动损伤的发生。根据采集的优秀运动员田径运动损伤致伤因子数据,利用径向基函数(RBF)神经网络算法进行田径运动损伤预警模型研究。通过测试样本评测,该预警模型取得了较为理想的结果,因此该模型用于田径运动损伤风险预警是完全可行的。Sports injury prevention is the focus concerned by sports medicine academia. Our study discovers that there are more than 20 factors would directly or indirectly cause sports injuries. We use radial-basis function （RBF） neural network algorithm in the study of athletics sports injury early warning model based on the athletics sports injurious factors data collected from excellent athletes. Through the evaluation of test samples, the early warning model achieves ideal results, so it is feasible to be applied to sports injury risk warning for athletics.

关 键 词：运动损伤 运动损伤致伤因子 RBF神经网络算法 预警模型 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]