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申请/专利权人：首都体育学院
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的心肺耐力检测方法、装置及程序产品，本发明通过获取个体的年龄、身高、体重、连续递增负荷的蹲起运动的次数以及所产生的峰值心率等生理参数，并结合神经网络深度学习算法，来实现对个体的最大摄氧量的精准预测，从而基于此来准确得出个体的心肺耐力水平；如此，相比于传统技术，仅需通过简单的递增负荷蹲起运动即可完成评估，不仅避免了对昂贵测量设备的依赖，降低了成本，还提高了使用的便捷性和灵活性；同时，采用神经网络进行最大摄氧量的评估，其结果更加准确；因此，本发明通过将神经网络技术与运动生理学相结合，不仅提高了最大摄氧量评估的准确性和实用性，也为运动健康领域带来了一种创新的解决方案。
主权项：1.一种基于神经网络的心肺耐力检测方法，其特征在于，包括：获取目标人体的生理指标数据，其中，所述生理指标数据包括所述目标人体的年龄、体重、身高以及目标人体进行若干轮蹲起运动时所产生的峰值心率和蹲起总次数，若干轮蹲起运动中的每轮蹲起运动的蹲起次数依次增加，每轮蹲起运动的运动时间相同，且相邻两轮的蹲起运动的蹲起次数之间的差值为预设值；获取最大摄氧量预测模型，其中，所述最大摄氧量预测模型是以若干样本人体的样本生理指标数据为输入，各个样本人体的最大摄氧量预测值为输出而训练得到的，且所述最大摄氧量预测模型采用神经网络模型；将所述目标人体的生理指标数据输入至所述最大摄氧量预测模型，以得到所述目标人体的最大摄氧量预测值；基于所述目标人体的最大摄氧量预测值，得出所述目标人体的心肺耐力检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 首都体育学院 一种基于神经网络的心肺耐力检测方法、装置及程序产品
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