歐洲預防心臟病協(xié)會日常實踐和康復訓練中的運動處方（EXPERT）工具已經(jīng)開發(fā)出來，可在臨床實踐中為心血管疾病患者提供數(shù)字培訓和決策支持。亞健康人群的運動處方推薦系統(tǒng)對于增強該優(yōu)勢人群的身體能力也至關重要。本研究旨在使用運動社區(qū)數(shù)據(jù)來訓練AI模型，為亞健康人群構建指導性運動處方系統(tǒng)。該系統(tǒng)由六個模塊組成，包括三個月的建議運動模式（3m-SEM），三個月的建議運動模式（3m-PV），兩個月的建議運動后的靜息心率預測值（rest HR）差異模式（2m-SEM），建議兩個月建議運動模式（2m-PV），一個月建議運動模式（1m-SEM）后的剩余HR差異的預測值和一個月建議運動模式（1m-PV）之后的一個月建議運動模式的剩余HR差異的預測值）。新用戶輸入性別，身高，體重，年齡和當前的剩余HR值，以上六個模塊將為用戶提供處方。應用四層神經(jīng)網(wǎng)絡模型構建上述六個模塊。啟用AI的模型在1m-SEM，2m-SEM和3m-SEM中分別產(chǎn)生了95.80％，100.00％和95.00％的測試精度。在1m-PV，2m-PV和3m-PV中，它達到了3.15、2.89和2.75 BPM測試的平均絕對誤差。開發(fā)的系統(tǒng)提供定量運動處方，以指導亞健康人群從事有效的運動計劃。1個月建議運動模式（1m-SEM）和隨后1個月建議運動模式（1m-PV）后的剩余HR差異的預測值。新用戶輸入性別，身高，體重，年齡和當前的剩余HR值，以上六個模塊將為用戶提供處方。應用四層神經(jīng)網(wǎng)絡模型構建上述六個模塊。啟用AI的模型在1m-SEM，2m-SEM和3m-SEM中分別產(chǎn)生了95.80％，100.00％和95.00％的測試精度。在1m-PV，2m-PV和3m-PV中，它達到了3.15、2.89和2.75 BPM測試的平均絕對誤差。開發(fā)的系統(tǒng)提供定量運動處方，以指導亞健康人群從事有效的運動計劃。1個月建議運動模式（1m-SEM）和隨后1個月建議運動模式（1m-PV）后的剩余HR差異的預測值。新用戶輸入性別，身高，體重，年齡和當前的剩余HR值，以上六個模塊將為用戶提供處方。應用四層神經(jīng)網(wǎng)絡模型構建上述六個模塊。啟用AI的模型在1m-SEM，2m-SEM和3m-SEM中分別產(chǎn)生了95.80％，100.00％和95.00％的測試精度。在1m-PV，2m-PV和3m-PV中，它達到了3.15、2.89和2.75 BPM測試的平均絕對誤差。開發(fā)的系統(tǒng)提供定量運動處方，以指導亞健康人群從事有效的運動計劃。新用戶輸入性別，身高，體重，年齡和當前的剩余HR值，以上六個模塊將為用戶提供處方。應用四層神經(jīng)網(wǎng)絡模型構造上述六個模塊。啟用AI的模型在1m-SEM，2m-SEM和3m-SEM中分別產(chǎn)生了95.80％，100.00％和95.00％的測試精度。在1m-PV，2m-PV和3m-PV中，它達到了3.15、2.89和2.75 BPM測試的平均絕對誤差。開發(fā)的系統(tǒng)提供定量運動處方，以指導亞健康人群從事有效的運動計劃。新用戶輸入性別，身高，體重，年齡和當前的剩余HR值，以上六個模塊將為用戶提供處方。應用四層神經(jīng)網(wǎng)絡模型構建上述六個模塊。啟用AI的模型在1m-SEM，2m-SEM和3m-SEM中分別產(chǎn)生了95.80％，100.00％和95.00％的測試精度。在1m-PV，2m-PV和3m-PV中，它達到了3.15、2.89和2.75 BPM測試的平均絕對誤差。開發(fā)的系統(tǒng)提供定量運動處方，以指導亞健康人群從事有效的運動計劃。在1m-SEM，2m-SEM和3m-SEM中分別具有00％的測試精度。在1m-PV，2m-PV和3m-PV中，它達到了3.15、2.89和2.75 BPM測試的平均絕對誤差。開發(fā)的系統(tǒng)提供定量運動處方，以指導亞健康人群從事有效的運動計劃。在1m-SEM，2m-SEM和3m-SEM中分別具有00％的測試精度。在1m-PV，2m-PV和3m-PV中，它達到了3.15、2.89和2.75 BPM測試的平均絕對誤差。開發(fā)的系統(tǒng)提供定量運動處方，以指導亞健康人群從事有效的運動計劃。

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網(wǎng)址: 基于AI的運動處方推薦系統(tǒng),Applied Sciences http://m.u1s5d6.cn/newsview327057.html