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摘要:
研究运动员潜在伤病准确警告问题.运动员中人体运动机能衰竭周期较长.各个时期的身体机能信号变化不明显,身体机能数据之间缺乏动态的关联性,造成数据之间的联系不紧密,传统的数据分析挖掘方法都是基于数据之间的关联进行深层次的分析,一旦运动员身体机能数据出现了较为明显的断层,关联性被削弱,将造成疾病深度挖掘的不准确.因此,提出了一种关联挖掘技术的运动员潜在伤病警告方法.对运动员身体机能数据进行聚类处理,计算身体机能数据权值系数,从而实现运动员潜在伤病警告.实验结果表明,改进算法提高了运动员潜在伤病警告的准确性.
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文献信息
篇名 运动员潜在伤病警告方法研究与仿真
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 关联挖掘 伤病警告 聚类处理
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目 仿真智能化
研究方向 页码范围 336-338,395
页数 4页 分类号 TP751.1
字数 3672字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李杰 郑州大学体育学院 210 1092 15.0 21.0
2 张晓培 贵州大学计算机软件与理论研究所 10 70 4.0 8.0
3 赵新辉 郑州大学体育学院 27 83 6.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
关联挖掘
伤病警告
聚类处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
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