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申请/专利权人：国家体育总局体育科学研究所

摘要：本发明涉及智能训练分析技术领域，具体涉及一种基于数据分析的力量训练智能化监测管理系统，包括以下模块：数据采集模块：用于采集运动员在训练过程中的原始训练数据，原始训练数据包括训练量、训练强度、组间间歇时间和组内间歇时间数据；数据传输模块：用于将采集到的原始训练数据实时传输至数据处理模块；数据处理模块：包括数据存储单元和数据分析单元，用于对训练数据进行存储、分析和处理；显示与反馈模块：用于实时显示训练数据和分析结果，并显示优化建议；用户界面模块；本发明，量化不同训练参数对训练效果的影响，帮助优化训练参数，还能够对历史训练数据进行建模，预测未来的训练趋势和效果，例如训练强度的变化和疲劳累积情况。

主权项：1.一种基于数据分析的力量训练智能化监测管理系统，其特征在于，包括以下模块：数据采集模块：用于采集运动员在训练过程中的原始训练数据，原始训练数据包括训练量、训练强度、组间间歇时间和组内间歇时间数据；数据传输模块：用于将采集到的原始训练数据实时传输至数据处理模块；数据处理模块：包括数据存储单元和数据分析单元，用于对训练数据进行存储、分析和处理，所述数据存储单元用于存储历史原始训练数据，便于后续分析和比较；所述数据分析单元利用人工智能算法对原始训练数据进行分析，评估训练效果，预测训练趋势；显示与反馈模块：用于实时显示训练数据和分析结果，并显示优化建议；用户界面模块：用于运动员和教练与系统进行交互，设置训练目标和查看训练报告；所述人工智能算法包括特征提取，从原始训练数据中提取关键特征，包括平均训练强度、训练时间，对训练数据进行标签化处理，标注出不同训练状态和效果；所述训练效果评估包括：分类算法：利用分类算法对训练数据进行分类，评估不同训练方案的效果，将训练数据分为“高效训练”、“中等效训练”、“低效训练”类别；回归算法：利用回归算法分析训练量和训练效果之间的关系，量化不同训练参数对训练效果的影响；所述训练趋势预测包括：时间序列分析：利用时间序列分析方法对历史训练数据进行分析，预测未来的训练趋势和效果，预测未来一段时间内的训练强度变化、疲劳累积情况；深度学习算法：利用深度学习算法对多维度训练数据进行建模，预测训练趋势和效果。

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