【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及基于用户体征数据的训练方案调节方法及系统。
技术介绍
1、在保障训练人员的身体状态的前提下解析更优的训练方案，提升运动训练效率是数智化训练的主要内容。但是目前针对运动训练的训练方案确定，主要依赖于主观确定，数智化应用较少，这是由于运动训练具有极强的个体化差异，导致难以得到适用性较强的方案。
2、综上，现有技术中针对训练方案的调节，由于运动训练具有个体化特性，导致存在缺乏适用性较强的数智化应用方案的技术问题。
技术实现思路
1、本申请提供了基于用户体征数据的训练方案调节方法及系统，用于针对解决现有技术中针对训练方案的调节，由于运动训练具有个体化特性，导致存在缺乏适用性较强的数智化应用方案的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了基于用户体征数据的训练方案调节方法及系统。
3、本申请的第一个方面，提供了基于用户体征数据的训练方案调节方法，包括：
4、根据用户基础信息，采集第一训练模式的相似用户训练记录集，其中，所述相似用户训练记录集包括训练循环数量记录集、训练间歇时长记录集和体征指标记录集；
5、以所述体征指标记录集为输出监督，以所述训练循环数量记录集和所述训练间歇时长记录集为输入数据，构建所述第一训练模式的用户体征预测模型；
6、获得所述第一训练模式的体征指标阈值矩阵；
7、对所述相似用户训练记录集进行关联性分析，获得关联训练方案集；
8、根据所述用户体征
9、本申请的第二个方面，提供了基于用户体征数据的训练方案调节系统，包括：
10、数据采集模块，用于根据用户基础信息，采集第一训练模式的相似用户训练记录集，其中，所述相似用户训练记录集包括训练循环数量记录集、训练间歇时长记录集和体征指标记录集；
11、模型训练模块，用于以所述体征指标记录集为输出监督，以所述训练循环数量记录集和所述训练间歇时长记录集为输入数据，构建所述第一训练模式的用户体征预测模型；
12、阈值配置模块，用于获得所述第一训练模式的体征指标阈值矩阵；
13、关联分析模块，用于对所述相似用户训练记录集进行关联性分析，获得关联训练方案集；
14、方案寻优模块，用于根据所述用户体征预测模型，结合所述体征指标阈值矩阵，对所述关联训练方案集进行寻优，生成推荐训练方案，发送至客户端。
15、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
16、本申请通过采集表征用户的个体化特性的基础信息，筛选其个体化特性相似的相似用户训练记录集；以相似用户训练记录集训练某个特定训练模式的用户体征预测模型；然后配置特定训练模式的体征指标阈值矩阵；基于用户体征预测模型，结合体征指标阈值矩阵，对相似用户训练记录集的训练方案利用优化算法进行寻优，得到推荐训练方案，发送至客户端，得以快速自动化确定的贴合用户个体化特性的训练方案，达到了提升训练方案的调节智能性和适用性的技术效果。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于用户体征数据的训练方案调节方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据用户基础信息，采集第一训练模式的相似用户训练记录集，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述用户基础信息对所述第一用户基础信息进行相似性评估，生成用户相似系数，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，以所述体征指标记录集为输出监督，以所述训练循环数量记录集和所述训练间歇时长记录集为输入数据，构建所述第一训练模式的用户体征预测模型，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述相似用户训练记录集进行关联性分析，获得关联训练方案集，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述用户体征预测模型，结合所述体征指标阈值矩阵，对所述关联训练方案集进行寻优，生成推荐训练方案，发送至客户端，包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，以所述q个头训练方案为目标位置，对其它训练方案进行距离缩小调整，获得扩充训练方案，包括：
8.基于用户体征数据的训练方案调节系统，其
...【技术特征摘要】
1.基于用户体征数据的训练方案调节方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据用户基础信息，采集第一训练模式的相似用户训练记录集，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述用户基础信息对所述第一用户基础信息进行相似性评估，生成用户相似系数，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，以所述体征指标记录集为输出监督，以所述训练循环数量记录集和所述训练间歇时长记录集为输入数据，构建所述第一训练模式的用户体征预测模型，包括：
5.如权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹磊，聂信琳，
申请(专利权)人：深圳市觉醒运动科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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