【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据处理，具体是基于人工智能的皮划艇技术动作预测方法及系统。
技术介绍
1、皮划艇技术动作预测是一种利用数据分析和机器学习技术，对皮划艇运动员的动作进行预测的方法，通过建立模型和算法，对未来动作进行预测和模拟，提升运动员的技术水平和训练效果，旨在帮助皮划艇运动员优化训练计划、改进技术动作，并提供实时反馈。但是现有的皮划艇技术动作预测存在皮划艇运动员动作描述不准确，难以及时纠正动作缺陷的技术问题；存在误判皮划艇技术动作数据，导致错误的训练指导，影响技术动作的准确性和技术水平的提升的技术问题；存在技术动作的预测不准确，会导致运动员在关键技术方面得不到有效的训练，影响运动员的技术水平提高的技术问题。
技术实现思路
1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了基于人工智能的皮划艇技术动作预测方法及系统，针对存在皮划艇运动员动作描述不准确，难以及时纠正动作缺陷的技术问题，采用采集定位数据，安装压力传感器并进行惯性测量，通过窗口化处理和数据分割，实时采集皮划艇运动员的技术动作数据；针对存在误判皮划艇技术动作数据，导致错误的训练指导，影响技术动作的准确性和技术水平的提升的技术问题，采用将样本数据进行二元分类，分为正常数据和异常数据，通过最小化正则项函数求得最优的权重向量，设置约束条件，使用拉格朗日乘数法求解得到分类问题的优化函数；针对存在技术动作的预测不准确，会导致运动员在关键技术方面得不到有效的训练，影响运动员的技术水平提高的技术问题，采用均值模糊聚类算法将数据分为训
2、本专利技术采取的技术方案如下：本专利技术提供的基于人工智能的皮划艇技术动作预测方法，该方法包括以下步骤：
3、步骤s1：皮划艇技术动作数据采集，采集定位数据，安装压力传感器并进行惯性测量，通过窗口化处理和数据分割，实时采集皮划艇运动员的技术动作数据；
4、步骤s2：特征提取，将预处理后的技术动作数据进行特征选择，得到样本数据；
5、步骤s3：构建动作分类模型，将样本数据进行二元分类，分为正常数据和异常数据，通过最小化正则项函数求得最优的权重向量，设置约束条件，使用拉格朗日乘数法求解得到分类问题的优化函数；
6、步骤s4：构建技术动作预测模型，使用均值模糊聚类算法将数据分为训练集和测试集，引导重采样从训练集中提取样本，生成决策树并设置终止条件，对数据进行归一化处理，计算非零叶子节点的权重，并计算决策树的权重，建立技术动作预测模型，得到最终的技术动作预测结果；
7、步骤s5：技术动作评估与优化，定义动作评估指标，并定制优化策略。
8、进一步地，在步骤s1中，所述皮划艇技术动作数据采集，包括以下步骤：
9、步骤s11：采集定位数据，使用gps设备记录皮划艇的位置和速度信息；
10、步骤s12：安装压力传感器，在皮划艇的座椅和桨在接触到水面的位置安装压力传感器，测量运动员对桨杆施加的力度和角度；
11、步骤s13：惯性测量，集成加速度计、陀螺仪和磁强计的传感器系统，测量皮划艇运动员的姿态、加速度和旋转速度；
12、步骤s14：技术动作捕捉，为了实时采集皮划艇运动员的技术动作数据，对动作捕捉数据进行窗口化处理，将数据分割成指定长度的短序列，为了增强描述动作的能力，相邻窗口之间有50%的重叠，所述窗口的长度不能过短，否则包含的技术动作数据较少，识别效果差；窗口的长度不能过长，否则会导致系统延迟。
13、进一步地，在步骤s2中，所述特征提取，包括以下步骤：
14、步骤s21：数据预处理，对采集到的皮划艇运动员的技术动作数据进行去噪、归一化；
15、步骤s22：特征选择，从预处理后的技术动作数据进行特征选择，评估特征与目标动作之间的相关性，将经过数据预处理、特征选择的技术动作数据作为样本数据。
16、进一步地，在步骤s3中，所述构建动作分类模型，包括以下步骤：
17、步骤s31：划分样本数据，根据监督学习对数据进行二元分类，决策边界定义为样本数据执行求解的最大边际超平面，计算最佳超平面，使样本数据正确的分为两类，所用公式如下：
18、；
19、式中，g（x）表示分类函数，用于判断输入样本x所属的类别，w表示超平面的法向量，b是超平面的偏置项，x表示输入样本的特征向量，用于描述动作的特征，包括动作的加速度、角速度，wt表示w的转置；
20、步骤s32：将样本数据分为正常状态和异常状态，正常状态表示技术动作表现良好，符合规范和要求；异常状态表示技术动作存在缺陷，有助于教练和技术人员对技术动作数据进行分析，计算分类依据，所用公式如下：
21、；
22、式中，y表示样本数据的标签，即样本的真实分类，正常状态，标签y为1，异常状态，标签y为-1；
23、步骤s33：为了达到最大的分类效果，求解优化约束问题，所用公式如下：
24、；
25、；
26、式中，ω表示权重向量，表示正则化项函数，通过降低权重向量的大小，降低分类函数的复杂度，防止过拟合现象出现，m是一个常数，用来约束权重向量的长度，限制在一个合理范围内，通过调整m的数值，对权重向量的大小进行限制，求得最优的权重向量；
27、步骤s34：定义约束条件，用来确保决策边界的分类正确性，限制每个样本的预测分类结果与真实结果之间的关系，所用公式如下：
28、；
29、步骤s35：使用拉格朗日乘数求解，得到分类问题的优化函数，所用公式如下：
30、；
31、式中，f（x）是优化函数，sgn表示符号函数，α表示拉格朗日函数的乘数，用于对约束条件进行建模和优化。
32、进一步地，在步骤s4中，所述构建技术动作预测模型，包括以下步骤：
33、步骤s41：使用均值模糊聚类算法对数据进行处理，将数据分为训练集和测试集两部分，通过引导重采样从训练集中提取样本大小，每个训练集生成成对的决策树，决策树生成中，从每个分裂节点的维度属性特征中提取m1维度属性特征，遍历这些属性及其对应的值，计算最小均方值，得到最优分割标准，训练每棵决策树，直到达到终止条件；
34、步骤s42：经过归一化处理，计算每个非零叶子节点的权重，所用公式如下：
35、；
36、式中，mx表示非零叶子节点的权重，x表示样本的索引，t（x∈l（θ））表示样本x属于当前叶子节点的个数，l（θ）表示当前的叶子节点，s表示总样本的个数；
37、步骤s43：得到叶子节点的权重后，计算决策树的权重，所用公式如下：
38、；
39、式中，mn表示第n棵决策树的权重，l表示叶子节本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于人工智能的皮划艇技术动作预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的皮划艇技术动作预测方法，其特征在于：在步骤S4中，所述构建技术动作预测模型，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的皮划艇技术动作预测方法，其特征在于：在步骤S3中，所述构建动作分类模型，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的皮划艇技术动作预测方法，其特征在于：在步骤S1中，所述皮划艇技术动作数据采集，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的皮划艇技术动作预测方法，其特征在于：在步骤S2中，所述特征提取，包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的皮划艇技术动作预测方法，其特征在于：在步骤S5中，所述技术动作评估与优化，包括以下步骤：
7.基于人工智能的皮划艇技术动作预测系统，用于实现如权利要求1-6中任一项所述的基于人工智能的皮划艇技术动作预测方法，其特征在于：包括皮划艇技术动作数据采集模块、特征提取模块、构建动作分类模型模块、构建技术动作预
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的皮划艇技术动作预测系统，其特征在于：所述皮划艇技术动作数据采集模块，具体为采集定位数据，安装压力传感器并进行惯性测量，通过窗口化处理和数据分割，实时采集皮划艇运动员的技术动作数据；
...【技术特征摘要】
1.基于人工智能的皮划艇技术动作预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的皮划艇技术动作预测方法，其特征在于：在步骤s4中，所述构建技术动作预测模型，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的皮划艇技术动作预测方法，其特征在于：在步骤s3中，所述构建动作分类模型，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的皮划艇技术动作预测方法，其特征在于：在步骤s1中，所述皮划艇技术动作数据采集，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的皮划艇技术动作预测方法，其特征在于：在步骤s2中，所述特征提取，包括以下步骤：
【专利技术属性】
技术研发人员：徐伟宏，祁峰，洪伟，黎雪微，柯茜，刘干，韩锐，蒙延荣，
申请(专利权)人：武汉体育学院，
类型：发明
国别省市：
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