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申请/专利权人：郑州大学体育学院
摘要：本发明公开了一种运动员赛前综合状态评估方法及系统，所述方法包括：采集运动员赛前的多模态数据；构建隐式分布预演化模型，用于进行运动员赛前综合状态推演；以时间轴上靠前的多模态数据为输入、以时间轴上靠后的多模态数据为监督信号，训练所述隐式分布预演化模型；获取运动员赛前的实时多模态数据输入隐式分布预演化模型，抽取出其中高斯分布；将高斯分布抽样结果与时间向量、隐状态向量特征融合后输入训练完成的解码器进行求解，得到运动员赛前综合状态评估结果。本发明通过构建隐式分布预演化模型，利用运动员综合状态分布进行运动员赛前综合状态推演，能够更加准确地对输入数据的未来时间内的演化结果进行表征，避免心理评测的滞后性。
主权项：1.一种运动员赛前综合状态评估方法，其特征在于，所述方法包括：采集运动员赛前的答题数据、答题过程中的行为监测数据和生理监测数据并形成带时间轴的多模态数据；构建隐式分布预演化模型，用于进行运动员赛前综合状态推演；以时间轴上靠前的多模态数据为输入、以时间轴上靠后的多模态数据为监督信号，训练所述隐式分布预演化模型；所述隐式分布预演化模型的推演过程为：将输入的多模态数据转换成正向嵌入向量并扩增时间向量共同组成输入数据，通过编码器将输入数据编码到隐空间中，并通过语义融合得到输入数据的隐状态向量；通过隐状态分量转移矩阵在隐空间中对隐状态向量进行m步隐状态分量转移，得到m步隐状态转移向量；将m步隐状态转移向量经过神经网络映射，得到隐空间中的高斯分布，对高斯分布进行抽样，得到m步转移的抽样结果；融合时间向量、输入数据的隐状态向量和m步转移的抽样结果并输入解码器解码，得到多模态数据的反向嵌入层；构建损失函数，通过优化编码器中的参数和解码器参数来优化损失函数；重复以上推演过程，完成隐式分布预演化模型训练；获取运动员赛前的实时多模态数据输入隐式分布预演化模型，抽取出其中高斯分布作为运动员心理状态度量的概率分布；将高斯分布抽样结果与时间向量、实时多模态数据的隐状态向量特征融合后输入训练完成的解码器进行求解，得到运动员赛前综合状态评估结果。
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权利要求：
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