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        基于大數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)度智能制定系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        2018-04-07 19:10:12馬麗君
        電子設(shè)計(jì)工程 2018年5期
        關(guān)鍵詞:智能環(huán)境模型

        馬麗君

        (咸陽(yáng)師范學(xué)院體育學(xué)院,陜西咸陽(yáng)712000)

        傳統(tǒng)的訓(xùn)練進(jìn)度定制系統(tǒng)存在一定的,系統(tǒng)終端無法快速的對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,導(dǎo)致其執(zhí)行緩慢,嚴(yán)重影響了訓(xùn)練進(jìn)度的定制[1-2]。針對(duì)上述問題,本文設(shè)計(jì)了一種大數(shù)據(jù)環(huán)境下優(yōu)秀運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)度智能定制系統(tǒng)。在硬件的設(shè)計(jì)上采用了技術(shù)頂尖的MAHSUH服務(wù)器[3]來對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行收集處理,其過程較之于傳統(tǒng)方法更加快捷。引進(jìn)先進(jìn)的Okumura-Hata智能模型[4]能夠有效的解決大數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)劃分過程中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)波動(dòng),同時(shí)實(shí)現(xiàn)了智能操作,加速了運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練進(jìn)度智能化的進(jìn)程,幫助運(yùn)動(dòng)員最大限度地發(fā)掘潛能,從而沖擊更優(yōu)異的成績(jī)。為了驗(yàn)證設(shè)計(jì)的大數(shù)據(jù)環(huán)境下皮劃艇運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)度智能定制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的有效性,模擬使用環(huán)境進(jìn)行了仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn),把提出的智能定制系統(tǒng)與傳統(tǒng)的訓(xùn)練進(jìn)度定制系統(tǒng)進(jìn)行比較。通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的有效證明,驗(yàn)證了提出的的智能定制系統(tǒng)能夠進(jìn)行快速準(zhǔn)確的進(jìn)度智能定制。

        1 MAHSUH服務(wù)器的引入

        文中設(shè)計(jì)的大數(shù)據(jù)環(huán)境下優(yōu)秀運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)度智能定制系統(tǒng),能夠針對(duì)傳統(tǒng)訓(xùn)練進(jìn)度定制系統(tǒng)存在的效率低下問題以及智能型較弱問題,進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。設(shè)計(jì)的大數(shù)據(jù)環(huán)境下優(yōu)秀運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)度智能定制系統(tǒng)在硬件上必須提高運(yùn)存能力,并且在特定條件下能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)進(jìn)行篩選,方便為后續(xù)的大數(shù)據(jù)處理提供一定的基礎(chǔ)準(zhǔn)備[5]。智能制定訓(xùn)練計(jì)劃利用新型的BOT-6765連續(xù)智能進(jìn)度器來代替?zhèn)鹘y(tǒng)定制進(jìn)度生成系統(tǒng),能夠根據(jù)捕捉到的平滑艇運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練中的體能數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)度的跟蹤,改變了常規(guī)系統(tǒng)的傳輸方式、擴(kuò)展了對(duì)平滑艇運(yùn)動(dòng)員的數(shù)據(jù)采集深度,從而提升智能進(jìn)度制定系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。

        本設(shè)計(jì)選用MAHSUH服務(wù)器來對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行收集處理,MAHSUH服務(wù)器能夠接納大量未經(jīng)處理的大數(shù)據(jù),為后期軟件的計(jì)算規(guī)劃提供良好的接納環(huán)境。MAHSUH服務(wù)器的核心是8155-Ⅲ獨(dú)立顯示芯片,獨(dú)顯芯片能夠高效存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)的運(yùn)算,而且還可以根據(jù)實(shí)際情況來對(duì)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整[6-7]。

        文中設(shè)計(jì)的大數(shù)據(jù)環(huán)境下優(yōu)秀運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)度智能定制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖,如圖1所示。

        圖1 訓(xùn)練進(jìn)度智能定制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架

        文中采用典型的網(wǎng)狀程序/服務(wù)器的總體框架結(jié)構(gòu),并引入MAHSUH服務(wù)器,目的是增強(qiáng)各個(gè)模塊之間的聯(lián)動(dòng)性。程序需要對(duì)用戶實(shí)時(shí)進(jìn)行反饋響應(yīng),以數(shù)據(jù)反饋的形式對(duì)運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練應(yīng)求信息進(jìn)行采集讀取,服務(wù)器會(huì)快速的統(tǒng)計(jì)并反饋,及時(shí)反饋數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)在服務(wù)器端大數(shù)據(jù)庫(kù)中,即實(shí)現(xiàn)智能進(jìn)度采集。避免了傳統(tǒng)訓(xùn)練進(jìn)度定制系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下智能度較差的問題[8-9]。

        2 運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)度智能方案實(shí)現(xiàn)

        文中設(shè)計(jì)的大數(shù)據(jù)環(huán)境下優(yōu)秀運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)度智能定制系統(tǒng),主要難點(diǎn)在于:一運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練數(shù)據(jù)的收集處理能力,二對(duì)數(shù)據(jù)智能反饋應(yīng)對(duì)能力。為此,文中對(duì)模塊協(xié)同運(yùn)作過程使用了Okumura-Hata智能模型,能夠解決大數(shù)據(jù)環(huán)境下進(jìn)行趨勢(shì)的劃分,以及數(shù)據(jù)處理過程出現(xiàn)的數(shù)據(jù)波動(dòng),同時(shí)對(duì)優(yōu)秀運(yùn)動(dòng)員進(jìn)程計(jì)算過程進(jìn)行優(yōu)化和修正,實(shí)現(xiàn)了訓(xùn)練進(jìn)度智能定制,保證能夠在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下對(duì)運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)度實(shí)現(xiàn)智能制定。

        2.1 建立Okumura-Hata智能模型

        在大數(shù)據(jù)環(huán)境下使用最廣的是Okumura-Hata智能模型,模型最大特點(diǎn)是對(duì)外界因素干擾具有很高的抗性,能夠保證本文系統(tǒng)設(shè)計(jì)的準(zhǔn)確性。Okumura-Hata智能模型可以對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)的制定,能夠及時(shí)的對(duì)數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行分析詮釋。Okumura-Hata模型是根據(jù)Okumura坐標(biāo)系圖進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分,經(jīng)曲線函數(shù)的正態(tài)分布可以進(jìn)行特征數(shù)據(jù)的關(guān)系建立。方便智能化進(jìn)度數(shù)據(jù)采集,建立Okumura-Hata智能模型,首先對(duì)采集的數(shù)據(jù)智能極值特定分析,過程如下:

        上式中,Q(k)表示建模數(shù)據(jù)的極差;N(k)表示建模基礎(chǔ)高度;M(k)表示工作頻率[7];K(k)表示損耗指數(shù)的批量修正后的數(shù)據(jù)模型動(dòng)態(tài);δh表示傳輸距離,為了保持?jǐn)?shù)據(jù)傳輸損耗減小,此參量可以進(jìn)行人工設(shè)置;γ是定量常數(shù)。對(duì)Okumura-Hata智能模型中的特定反饋數(shù)據(jù)H[a]進(jìn)行設(shè)計(jì),用公式可以表示為:

        上式中,v2表示運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練時(shí)運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)的時(shí)滯參數(shù);Ω數(shù)據(jù)的有效使用值[10-11];ek表示標(biāo)注算子。H[a]是實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練進(jìn)度智能制定的主要過程,經(jīng)過上述步驟,便可以完勝對(duì)Okumura-Hata模型的初步建立。

        2.2 運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)程計(jì)算修正

        在上述Okumura-Hata模型[12]建立過程中,大數(shù)據(jù)環(huán)境下運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練數(shù)據(jù)的收集和智能數(shù)據(jù)反饋過程中會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)躍遷,為了防止發(fā)生數(shù)據(jù)躍遷,需要對(duì)運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)程計(jì)算過程加以修正,修正方法如下:

        式中,?2N2表示訓(xùn)練進(jìn)度智能定制系統(tǒng)的權(quán)重均值系數(shù);km表示模型數(shù)據(jù)的仿真指數(shù);?i2表示最佳運(yùn)行權(quán)重過程系數(shù);W0表示大數(shù)據(jù)的表達(dá)屬性[13-14];A表示兩極極限數(shù)據(jù)的擬定過程顯示總量。在修正過程中,各模塊之間的魯棒性會(huì)有所降低,導(dǎo)致運(yùn)算時(shí)間增加,為了解決這一問題,需要將計(jì)算過程進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)優(yōu)化,兩極極限數(shù)據(jù)的擬定過程顯示總量相當(dāng)于極限值,數(shù)據(jù)的最大值、最小值都需要調(diào)節(jié)優(yōu)化處理后才能夠進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)確認(rèn),用公式表達(dá);

        公式中:EP表示基本擬定總量的最大臨界值;{h1,h2,h3…,hp}表示最大值到最小值能采集到的有序集合,能夠從這里計(jì)算出數(shù)據(jù)的最佳優(yōu)化偏正量[15];{X1,X2,X3…XP}表示模型中的損耗數(shù)據(jù)構(gòu)成的有序集合;經(jīng)過上述公式完成了訓(xùn)練進(jìn)度智能定制中計(jì)算的修正和優(yōu)化,保證了個(gè)性化訓(xùn)練定制的有效性和適用性。

        綜上所述,本文設(shè)計(jì)的大數(shù)據(jù)環(huán)境下優(yōu)秀運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)度智能定制系統(tǒng),通過使用了MAHSUH服務(wù)器來對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行接納[16],融合大量未經(jīng)處理的大數(shù)據(jù),為后期軟件的計(jì)算規(guī)劃提供良好的接納環(huán)境。并引進(jìn)先進(jìn)的Okumura-Hata智能模型能夠有效的解決大數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)劃分過程中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)波動(dòng),對(duì)計(jì)算過程進(jìn)行了優(yōu)化,同時(shí)實(shí)現(xiàn)了智能操作。從根本上解決了傳統(tǒng)的訓(xùn)練進(jìn)度定制系統(tǒng)分析處理大數(shù)據(jù)大量花費(fèi)時(shí)間和人力的問題,并且可以對(duì)訓(xùn)練進(jìn)度進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。

        3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

        為了保證本文設(shè)計(jì)的大數(shù)據(jù)環(huán)境下優(yōu)秀運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)度智能定制系統(tǒng)的有效性,設(shè)計(jì)了對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)對(duì)象設(shè)定為皮劃艇運(yùn)動(dòng)員,實(shí)驗(yàn)過程中模擬皮劃艇競(jìng)技小組成員訓(xùn)練作為本次試驗(yàn)的樣本,使用傳統(tǒng)的訓(xùn)練進(jìn)度定制系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn),再使用本文設(shè)計(jì)的大數(shù)據(jù)環(huán)境下優(yōu)秀運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)度智能定制系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)。為了保證試驗(yàn)的有效性,使用兩種方法同時(shí)進(jìn)行試驗(yàn)。

        3.1 參數(shù)設(shè)定

        為了保證文中設(shè)計(jì)的大數(shù)據(jù)環(huán)境下優(yōu)秀皮劃艇競(jìng)技運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)度智能定制系統(tǒng)的試驗(yàn)有效性,對(duì)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置定,設(shè)置傳輸距離δh的取值范圍是[223~1300];設(shè)置標(biāo)注算子ek的值為3 600 μ;時(shí)滯參數(shù)和大數(shù)據(jù)的表達(dá)屬性分別為5 200ψ/min、8.5×104GB/min。

        本文設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)需要對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行基本設(shè)置,為保證試驗(yàn)過程的準(zhǔn)確性,設(shè)定其試驗(yàn)數(shù)據(jù)如表1所示。

        表1 設(shè)置試驗(yàn)數(shù)據(jù)

        本文使用SO測(cè)試軟件加載到系統(tǒng)上進(jìn)行使用[8],加載的SO軟件不會(huì)對(duì)系統(tǒng)使用造成任何影響,對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的智能性影響也不大,SO測(cè)試軟件使用YUH指標(biāo)衡量系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集準(zhǔn)確率,使用pol參數(shù)衡量系統(tǒng)制定的切合度,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下。

        圖2 文中設(shè)計(jì)的定制系統(tǒng)SO測(cè)試結(jié)果

        圖2是文中設(shè)計(jì)的大數(shù)據(jù)環(huán)境下優(yōu)秀皮劃艇競(jìng)技運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)度智能定制系統(tǒng)YUH指標(biāo)與pol參數(shù)情況,通過數(shù)據(jù)可以看出本文設(shè)計(jì)的智能系統(tǒng)的pol參數(shù)比較平穩(wěn)并且在1.0以上,1.0以上的智能系能夠達(dá)到較高的切合度,YUH指標(biāo)的走勢(shì)穩(wěn)定上升說明系統(tǒng)具有較高的反饋能力。

        圖3是傳統(tǒng)訓(xùn)練進(jìn)度定制系統(tǒng)的YUH指標(biāo)與pol參數(shù)情況,通過圖3可以看出YUH指標(biāo)分布情況在趨勢(shì)上成像極值情況并且最大值也沒有達(dá)到本文設(shè)計(jì)的平均值。pol參數(shù)的平溫度在0.1以下說明傳統(tǒng)系統(tǒng)的反饋能低于本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)。

        傳統(tǒng)訓(xùn)練定制系統(tǒng)制定數(shù)據(jù)強(qiáng)度:

        圖3 傳統(tǒng)訓(xùn)練定制系統(tǒng)SO測(cè)試結(jié)果

        圖4 結(jié)果精準(zhǔn)度對(duì)比結(jié)果

        本文設(shè)計(jì)的定制系統(tǒng)定數(shù)據(jù)強(qiáng)度:

        圖5 結(jié)果精準(zhǔn)度對(duì)比結(jié)果

        分析圖4圖5結(jié)果得知,本文設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下優(yōu)秀皮劃艇競(jìng)技運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)度智能定制系統(tǒng)定數(shù)據(jù)強(qiáng)度明顯比傳統(tǒng)訓(xùn)練定制系統(tǒng)制定數(shù)據(jù)強(qiáng)度高出4個(gè)數(shù)據(jù)強(qiáng)度,數(shù)據(jù)強(qiáng)度能夠反映系統(tǒng)數(shù)據(jù)依據(jù)程度,依據(jù)的數(shù)據(jù)越多說明系統(tǒng)定制的結(jié)果越準(zhǔn)確。

        3.2 試驗(yàn)結(jié)論

        綜上所述,本文設(shè)計(jì)的大數(shù)據(jù)環(huán)境下優(yōu)秀運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)度智能定制系統(tǒng),能夠有效的解決大數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)劃分過程中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)波動(dòng),同時(shí)實(shí)現(xiàn)了智能操作,并且流暢性以及精準(zhǔn)度也遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)訓(xùn)練進(jìn)度定制系統(tǒng)。

        4 結(jié)束語(yǔ)

        文中設(shè)計(jì)了大數(shù)據(jù)環(huán)境下優(yōu)秀運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)度智能定制系統(tǒng),該設(shè)計(jì)主要在硬件上使用了MAHSUH服務(wù)器來對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行接納,引進(jìn)先進(jìn)的Okumura-Hata智能模型能夠有效的解決大數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)劃分過程中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)波動(dòng),對(duì)計(jì)算過程進(jìn)行了優(yōu)化,根據(jù)運(yùn)動(dòng)員的個(gè)人身體素質(zhì),智能地定制訓(xùn)練計(jì)劃,以幫助運(yùn)動(dòng)員最大限度地發(fā)掘潛能,沖擊更優(yōu)異的成績(jī),同時(shí)實(shí)現(xiàn)了智能操作。為了驗(yàn)證設(shè)計(jì)的大數(shù)據(jù)環(huán)境下優(yōu)秀運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練進(jìn)度智能定制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的有效性,模擬使用環(huán)境進(jìn)行了仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn),把提出的智能定制系統(tǒng)與傳統(tǒng)的訓(xùn)練進(jìn)度定制系統(tǒng)進(jìn)行比較。通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的有效證明,驗(yàn)證了提出的智能定制系統(tǒng)能夠進(jìn)行快速準(zhǔn)確的進(jìn)度智能定制。

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