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申请/专利权人：宁波浙鼎教育科技有限公司

摘要：本申请提供了一种基于体测成绩的中小学生运动训练方法，通过从运动信息数据库获取体测成绩和体型数据，使用预设算法分析这些数据来确定运动量。具体步骤包括获取当前和历史体测成绩，计算成绩稳定区间和变化趋势，获取并分析体型数据以生成基础训练量。然后，结合历史训练数据和运动能力估算，调整计划运动量。实际训练数据被收集以分析有效运动量，与计划量对比以计算训练完成度。最后，根据训练完成度和有效运动量更新运动能力估算值。这个过程旨在为中小学生提供个性化和科学的训练量指导，通过持续地设定合理的运动量，并对运动量进行有效性分析和监督，以达到持续提高体测成绩的效果。

主权项：1.一种基于体测成绩的中小学生运动训练方法，其特征在于，包括以下步骤：A1，根据预设的用户身份识别信息和预设的运动类别信息于预设的运动信息数据库获取对应的当前体测成绩、历史体测成绩数据；A2，根据当前体测成绩值和历史体测成绩数据以预设的体测成绩预估算法计算成绩稳定区间和成绩变化趋势值；A3，根据用户身份识别信息于运动信息数据库获取对应的当前体型数据和历史体型数据；A4，根据当前体型数据和历史体型数据以预设的体型定量算法计算体型指数；A5，根据成绩稳定区间、体型指数以及预设的体型运动量对照表以预设的基础运动量算法生成基础训练运动量；A6，根据用户身份识别信息于运动信息数据库获取对应的历史训练运动量数据和预设的运动能力估算值；A7，根据基础训练运动量、成绩变化趋势值和运动能力估算值以预设的运动量调节算法计算计划训练运动量；A8，于预设的训练周期内，通过预设的运动量采集方法采集实际训练运动数据；A9，根据实际运动数据、成绩稳定区间、预设的用户年龄值和运动类别信息以预设的有效运动分析算法计算有效训练运动量；A10，根据有效训练运动量和计划训练运动量以预设的训练完成度算法计算训练运动完成度；A11，根据用户身份识别信息于运动信息数据库获取对应的历史训练运动完成度数据；A12，根据训练运动完成度、有效训练运动量、历史训练运动完成度数据和运动能力估算值以预设的运动能力更新算法对运动能力估算值进行更新；其中，所述体测成绩预估算法包括以下步骤：B1，根据当前体测成绩值和历史体测成绩数据以预设的平均成绩算法计算平均体测成绩值，其中，所述平均成绩算法为： 其中，为平均体测成绩值，Et为当前体测成绩，Wt为当前体测成绩对应的权重值，Ei为历史体测成绩数据中第i次测得的体测成绩值，Wi历史体测成绩数据中第i次测得的体测成绩值对应的权重值，n为，历史体测成绩数据中的数据个数，其中，且wiwi+1＜wt；B2，根据当前体测成绩值和历史体测成绩数据以预设的加权标准差算法计算体测成绩标准差，其中，所述加权标准差算法为： 其中，De为体测成绩标准差；B3，根据平均体测成绩值、体测成绩标准差和预设的置信水平系数以预设的体测成绩置信区间算法计算体测成绩置信区间，并定义成绩置信区间为成绩稳定区间，其中，所述体测成绩置信区间算法为： 其中，Ce为体测成绩置信区间，z为置信水平系数；B4，根据当前体测成绩值和历史体测成绩数据以预设的线性回归算法生成成绩线性拟合函数；B5，根据成绩线性拟合函数确定对应的函数斜率值并定义为成绩变化趋势值；其中，所述体型定量算法包括以下步骤：C1，于当前体型数据获取当前身高值和当前体重值；C2，根据当前身高值和当前体重值以预设的身体质量算法计算当前身体质量指数；C3，根据历史体型数据获取历史身高数据和对应的历史体重数据；C4，根据历史身高数据和对应的历史体重数据以身体质量算法生成历史身体质量指数数据；C5，根据算当前身体质量指数和历史身体质量指数数据以预设的身体质量平均算法计算体型指数，其中，所述身体质量平均算法为： 其中，B为体型指数，Bt为当前身体质量指数，Bj为历史身体质量指数数据中第j个数据，kj为历史身体质量指数数据中第j个数据对应的权重值，m为历史身体质量指数数据中的数据个数；其中，所述基础运动量算法包括以下步骤：D1，根据体型指数于体型运动量对照表获取对应的表定运动量；D2，根据成绩稳定区间获取对应的下限值并定义为成绩稳定下限值，获取对应的上限值并定义为成绩稳定上限值；D3，根据成绩稳定下限值、成绩稳定上限值、表定运动量以及预设的最大成绩值以预设的基础运动量范围算法确定基础训练运动量范围，其中，所述基础运动量范围算法为： 其中，Vup基础训练运动量范围的上限值，Vdown为基础训练运动量范围的下限值，Emax为最大成绩值，Eup为成绩稳定上限值，Edown为成绩稳定下限值，Vl为表定运动量；D4，根据基础训练运动量范围、体型指数和预设的标准体型指数区间以预设的运动量修正算法计算基础训练运动量，所述运动量修正算法为： 其中，Vb为基础训练运动量，Bup为标准体型指数区间的上限值，Bdown为标准体型指数区间的下限值；其中，所述运动量调节算法为： 其中，Vp为计划运动量，P为运动能力估算值，K为成绩变化趋势值，α为预设的调节系数；其中，所述有效运动分析算法包括以下步骤：E1，于实际运动数据中获取运动速度数据、运动位移数据和运动心率数据；E2，根据运动速度数据和运动位移数据以预设的特征提取算法分别提取对应的速度特征数据和位移特征数据；E3，根据速度特征数据和位移特征数据通过与运动类别信息对应的预训练的训练时段识别模型识别确定对应的训练时段数据；E4，根据训练时段数据于运动心率数据获取对应的心率数据并定义为训练心率数据；E5，根据预设的用户年龄值、成绩稳定区间的成绩稳定下限值和最大成绩值以预设的有效训练心率算法计算有效训练心率阈值，其中，所述有效训练心率算法为： 其中，R为有效训练心率阈值，A为用户年龄值，β为预设的调节系数；E6，于训练心率数据获取不小有效训练心率阈值的心率数据所对应的时段数据并定义为有效训练运动时段数据；E7，根据有效训练运动时段数据统计获得有效训练时长并定义为有效训练运动量；其中，所述训练完成度算法包括以下步骤：F1，根据训练时段数据统计获得总训练时长；F2，根据总训练时长和有效训练运动量求差值计算获得低效训练时长并定义为低效训练运动量：F3，根据有效训练运动量、低效训练运动量和计划训练运动量以预设的运动量综合完成度算法计算训练运动完成度，其中，运动量综合完成度算法为： 其中，F为训练运动完成度，f为预设的调节系数，Vd为低效训练运动量，Ve为有效训练运动量，Vp为计划训练运动量，γ为预设的调节系数；其中，所述运动能力更新算法包括以下步骤：G1，根据历史训练运动完成度数据求均值计算历史训练平均完成度；G2，根据训练运动完成度、历史训练平均完成度、有效训练运动量和运动能力估算值以预设的运动能力估算算法计算运动能力更新值，其中，所述运动能力估算算法为： 其中，Pnew为运动能力更新值，为历史训练平均完成度；G3，根据运动能力更新值对运动能力估算值进行更新。

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