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摘要：本发明属于船速优化相关技术领域，其公开了一种基于最佳纵倾的龙舟运动员智能排位方法、装置及系统，方法包括：训练阶段：根据机器学习算法构建最佳纵倾区间预测模型和纵倾角‑重心位置预测模型；构建第一样本和第二样本；采用第一样本训练最佳纵倾区间预测模型，并采用第二样本训练纵倾角‑重心位置预测模型；应用阶段：将各龙舟运动员的重量输入训练完成的最佳纵倾区间预测模型获得最佳纵倾角区间；将各龙舟运动员的重量和最佳纵倾角区间输入训练完成的纵倾角‑重心位置预测模型获得最佳纵倾角对应的龙舟运动员平均重心位置，进而获得各龙舟运动员的排位。本申请可以对运动员进行智能排位，使得龙舟划行总阻力最小，提高龙舟速度。
主权项：1.一种基于最佳纵倾的龙舟运动员智能排位方法，其特征在于，包括：训练阶段S1：根据机器学习算法构建最佳纵倾区间预测模型和纵倾角-重心位置预测模型；同时，构建第一样本和第二样本，其中，所述第一样本包括龙舟运动员总重量、多个龙舟速度，以及多个龙舟速度对应的龙舟纵倾角和龙舟总阻力；所述第二样本包括龙舟运动员总重量、所有龙舟运动员平均重心位置、多个龙舟速度，以及多个龙舟速度对应的龙舟纵倾角和龙舟总阻力；S2：采用所述第一样本训练所述最佳纵倾区间预测模型，并采用第二样本训练所述纵倾角-重心位置预测模型；应用阶段S1’：将各龙舟运动员的重量输入训练完成的最佳纵倾区间预测模型获得最佳纵倾角区间；S2’：将所述各龙舟运动员的重量和最佳纵倾角区间输入训练完成的纵倾角-重心位置预测模型获得最佳纵倾角对应的龙舟运动员平均重心位置，进而基于所述平均重心位置和各龙舟运动员的重量获得各龙舟运动员的排位；步骤S2’中基于所述平均重心位置和各龙舟运动员的重量获得各龙舟运动员的排位具体为：基于各龙舟运动员的重心和各龙舟运动员至平均重心位置的距离对龙舟运动员的位置进行排列；将所述各龙舟运动员的重心作为质心，并将各龙舟运动员至平均重心位置的距离作为力矩，基于质心-力矩算法获得各龙舟运动员的排位，具体公式为： 式中： X——运动员平均重心纵向位置； W i ——各运动员对应重量； X i ——各运动员对应重心纵向位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 基于最佳纵倾的龙舟运动员智能排位方法、装置及系统
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