基于神经网络和模糊综合评价的锻炼强度计算系统和方法技术方案

本发明专利技术公开了基于神经网络和模糊综合评价的锻炼强度计算系统和方法。所述基于神经网络和模糊综合评价的锻炼强度计算系统由用户子系统、沉浸式虚拟场景管理子系统、锻炼数据采集子系统、体能综合评估子系统、异常状态提醒子系统组成。用户子系统用于注册个人账户并存储信息；沉浸式虚拟场景管理子系统用于提供基于VR的运动场景；锻炼数据采集子系统用于采集用户运动时的锻炼数据；综合评估子系统用于评估用户体能；异常状态提醒子系统在用户当前的锻炼强度与用户体能评估结果对应的锻炼强度范围不符时，对用户进行提醒。本发明专利技术还提供了基于神经网络和模糊综合评价的锻炼强度计算方法。与现有技术相比，本发明专利技术使锻炼更加趣味化、智能化、安全化。安全化。安全化。

【技术实现步骤摘要】
基于神经网络和模糊综合评价的锻炼强度计算系统和方法


[0001]本专利技术属于计算机机器学习领域，特别涉及基于神经网络和模糊综合评价的锻炼强度计算系统和方法。

技术介绍

[0002]高速发展的社会提高了人们生活水平的同时，也减少了人们的锻炼时间。人体若长期缺乏运动，将导致组织器官机能下降30%，从而引起基础肌肉萎缩，使腹部肌群、腰背部肌群及上下肢肌群的肌肉力量降低，同时导致呼吸循环功能低下，即使轻微运动也会出现心悸和呼吸困难的情况，严重危害到人们的生命。目前全民健身计划打响了人们锻炼的口号，但锻炼的方式仍具有一定的局限性：（1）一些具有生理疾病的或长期缺乏锻炼的人锻炼时，容易因锻炼不当导致心率过快，从而增加心血管疾病的发病率和死亡率，更为严重的后果则将直接导致死亡；（2）现有系统难以保障用户在最适合个人身体状况的锻炼强度下运动，锻炼强度过大容易造成受伤甚至猝死的风险，锻炼强度过小又难以达到强身健体的效果；（3）目前已有的锻炼强度算法只考虑到年龄和心率两个因素，未考虑到不同性别、不同身高、不同体重等因素对锻炼强度算法的影响，导致算法不够精确；（4本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于神经网络和模糊综合评价的锻炼强度计算系统，由用户子系统、沉浸式虚拟场景管理子系统、锻炼数据采集子系统、体能综合评估子系统组成，其特征在于，所述用户子系统用于注册个人账户并存储信息，包括个人基础信息输入模块、个人锻炼总目标设置模块、查看个人体能历史评估模块三部分，个人基础信息输入模块用于输入个人基础信息，其中个人基础信息包括性别、年龄、身高、体重；所述沉浸式虚拟场景管理子系统用于提供基于VR的运动场景，VR为虚拟现实的缩写；所述锻炼数据采集子系统用于采集用户运动时的锻炼数据，包括心率、速度数据、力量数据、耐力数据、灵敏度数据、柔韧性数据；所述综合评估子系统用于评估用户体能。2.根据权利要求1所述的基于神经网络和模糊综合评价的锻炼强度计算系统，其特征在于，所述系统还包括异常状态提醒子系统，在用户当前的锻炼强度与用户体能评估结果对应的锻炼强度范围不符时，对用户进行提醒。3.基于神经网络和模糊综合评价的锻炼强度计算方法，所述方法由权利要求1
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2任一项所述的系统实施，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S301、用户设置，通过用户子系统注册个人账户并设置相关信息，利用个人锻炼总目标设置模块设置本次锻炼总目标；S302、利用沉浸式虚拟场景管理子系统设置基于VR的运动场景；S303、开始运动锻炼；S304、利用锻炼数据采集子系统采集用户运动时的锻炼数据，通过体能综合评估子系统评估用户体能；S305、利用锻炼强度计算模型，；计算用户的锻炼强度，实时检测用户的锻炼强度，保障用户的锻炼强度保持在...

【专利技术属性】
技术研发人员：王一帆，杨苹，周彤，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：