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文檔簡介
1、隨著全民健身運(yùn)動(dòng)的展開,普通人群日益關(guān)注通過運(yùn)動(dòng)達(dá)到健身目的,個(gè)性化的運(yùn)動(dòng)健身是一直得到關(guān)注卻不易解決的問題。本文進(jìn)行了基于主客觀信息反饋的運(yùn)動(dòng)健身服務(wù)技術(shù)的研究,主要工作如下:
開展了基于主客觀信息反饋的運(yùn)動(dòng)健身疲勞實(shí)驗(yàn)研究。以人體蹬踏健身運(yùn)動(dòng)為例設(shè)計(jì)了運(yùn)動(dòng)疲勞實(shí)驗(yàn),通過主客觀信息獲取方式,在實(shí)驗(yàn)過程中獲取被試者的表面肌電、心電信號(hào)及主觀疲勞自覺量值。進(jìn)行了主觀疲勞自覺量和攝氧量的相關(guān)性分析,對(duì)測試肌肉的表面肌電時(shí)頻域指
2、標(biāo)及心率和心率變異性指標(biāo)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)處理和分析,找出了蹬踏健身有氧運(yùn)動(dòng)中表征運(yùn)動(dòng)疲勞的指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度增加時(shí),受試者的主觀疲勞感受逐漸增大,股外側(cè)肌表面肌電信號(hào)的RMS和MPF,以及心電信號(hào)中的心率、LF、HF、LF/HF指標(biāo)具有顯著變化,可以識(shí)別疲勞狀態(tài)。
研究了基于主客觀信息反饋的運(yùn)動(dòng)疲勞識(shí)別,通過對(duì)時(shí)頻域和小波域的生物電信號(hào)進(jìn)行分析處理,提取出與運(yùn)動(dòng)疲勞有關(guān)的特征信息,在此基礎(chǔ)上建立基于隱馬爾科夫模型的疲
3、勞識(shí)別方法。對(duì)時(shí)頻域和小波域生物電信息特征融合下的疲勞識(shí)別結(jié)果比較并和客觀數(shù)據(jù)對(duì)比,采用小波域特征分解的隱馬爾科夫模型對(duì)健身者的運(yùn)動(dòng)疲勞狀態(tài)識(shí)別結(jié)果準(zhǔn)確。
通過實(shí)驗(yàn)及數(shù)據(jù)處理獲得健身者在未疲勞、適度疲勞和過疲勞三種狀態(tài)下的心率、心率變異性和肌肉疲勞相關(guān)的生物電信息,提出了一種在多生理參數(shù)綜合考慮下,對(duì)健身者的運(yùn)動(dòng)能力動(dòng)態(tài)調(diào)整的模糊控制方法,確立模糊隸屬度函數(shù),從而建立起保持適度健身強(qiáng)度的信息反饋控制策略。
提
4、出了一種基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測主觀疲勞量值的方法,該法通過縮小基于客觀信息得出的預(yù)測RPE值與主觀實(shí)測RPE之間的差距,為健身者提供了主客觀統(tǒng)一的運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度,有效擴(kuò)大了有氧運(yùn)動(dòng)的時(shí)間,增強(qiáng)了有氧健身運(yùn)動(dòng)的效果。
在分析面向服務(wù)的運(yùn)動(dòng)健身必要性的基礎(chǔ)上,結(jié)合智能體和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的各自優(yōu)點(diǎn),提出了一種多智能體支持的運(yùn)動(dòng)健身服務(wù)中間件,分析了服務(wù)中多智能體的服務(wù)協(xié)調(diào)過程,討論了面向服務(wù)的運(yùn)動(dòng)健身策略,并提出基于面向服務(wù)架構(gòu)多智能
5、體支持的運(yùn)動(dòng)健身服務(wù),在此基礎(chǔ)上探討了多智能體支持的運(yùn)動(dòng)健身服務(wù)定制。以智能服務(wù)模型指導(dǎo)健身者鍛煉,提高了健身者有氧運(yùn)動(dòng)的耐受能力。
在分析了可擴(kuò)展的運(yùn)動(dòng)健身服務(wù)資源的組成的基礎(chǔ)上,對(duì)運(yùn)動(dòng)健身服務(wù)的參與各方進(jìn)行了分析和擴(kuò)展,提出了基于特定器械的個(gè)性化運(yùn)動(dòng)健身服務(wù)流程。利用前面研究得到的關(guān)于運(yùn)動(dòng)健身主客觀疲勞評(píng)價(jià)的知識(shí),以功率自行車健身為例,設(shè)計(jì)了一個(gè)下肢蹬踏運(yùn)動(dòng)健身服務(wù)系統(tǒng),使基于主客觀評(píng)價(jià)運(yùn)動(dòng)疲勞的方法和技術(shù)得到了應(yīng)用,
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