短距离游泳身体机能疲劳极限监控方法研究
刘夏瑜，牛哲斌
（西华师范大学，四川 南充 637000）
摘要： 为了检测短距离游泳人体机能疲劳极限监控能力，提出基于身体机能特征大数据融合分析的短距离游泳身体机能疲劳极限监控方法.首先建立短距离游泳身体机能疲劳极限监控的生理指标体系，然后进行特征提取，以此构建短距离游泳身体机能疲劳极限监控的动态特征分析模型，最后根据身体生理指标的特征分析方法，进行短距离游泳身体机能疲劳极限监控.采用机器学习和模式识别方法，实现短距离游泳身体机能疲劳极限监控和大数据融合分析.仿真结果表明，采用该方法进行短距离游泳身体机能疲劳极限监控的有效性较好、准确性较高，对身体机能状态的实时分析能力较强.
关键词： 短距离游泳；身体机能；疲劳；极限；监控
0 引言
短距离游泳对人体的爆发力要求很高，分析短距离游泳的生理指标，研究短距离游泳身体机能疲劳极限，在提高运动员的生理机能和游泳耐力方面具有重要意义.结合生理指标的动态监控和识别方法，进行短距离游泳身体机能疲劳极限监控识别，采用大数据分析和机器学习方法进行短距离游泳身体机能疲劳极限监控，构建短距离游泳身体机能疲劳极限监控的动态监测模型，提高短距离游泳身体机能的动态分析能力[1].
1．3 儿童睡眠问题对家庭的影响 除了对儿童本身的影响以外，儿童睡眠问题还会影响到家庭。许多有睡眠问题儿童的家庭往往会出现家庭成员的焦虑、疲倦、情绪问题、甚至影响到父母的白天工作以及父母关系［6］。
对短距离游泳身体机能疲劳极限监控是建立在生理指标的动态监测和信息融合基础上，进行短距离游泳身体机能疲劳极限评价[2]，建立短距离游泳身体机能疲劳极限监控模型，分析制约短距离游泳身体机能疲劳极限的相关性因素，建立短距离游泳身体机能疲劳极限监控的统计分析模型，提高短距离游泳身体机能疲劳极限，提出基于身体机能特征大数据融合分析的短距离游泳身体机能疲劳极限监控方法[3].采用生理指标监测方法进行短距离游泳身体机能疲劳特性分析，建立短距离游泳身体机能疲劳响应特征分析模型，提取短距离游泳身体机能疲劳极限状态特征量，根据特征分布状态进行短距离游泳身体机能疲劳极限监控.最后进行仿真实验分析，展示了该方法在优化短距离游泳身体机能疲劳极限监控能力方面的优越性能.
由此可见，在国家相关政策的支持下，武术国际推广已经成为实现中华民族文化自信的重要内容，与此同时，武术“走出去”的战略实施也为武术对外教材“走出去”创造了空前的机遇。
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1 短距离游泳身体机能疲劳动态特征提取
1.1 身体机能疲劳极限监控的生理指标体系
图1 短距离游泳身体机能疲劳极限监控总体结构图
结合运动员生理指标监测方法，构建短距离游泳身体机能疲劳极限的统计分析模型，采用大数据特征采样方法进行运动员生理指标监测和信息融合，构建短距离游泳身体机能疲劳极限监控的动态特征分析模型，采用运动员生理指标的特征分析方法，进行短距离游泳身体机能疲劳极限监控[4]，根据运动能力评价和身体机能的评定结果，进行运动员生理指标监控，制定科学的训练计划，进行评估训练，得到短距离游泳身体机能疲劳极限监控的总体结构图如图1所示.
其中，H表示短距离游泳运动员生理指标的正常心率.依据上述最大摄氧量和二氧化碳排出量的表达式，得出运动员短距离游泳身体机能疲劳极限监控的生理指标体系表达式，如公式（3）所示：
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根据运动员生理指标监测过程中的机能指标，以O2和CO2的在心肺中的演化状态，分析短距离游泳身体机能的极限[5]，短距离游泳身体机能中的最大摄氧量O2max的计算公式可以表达为：
根据生理指标体系表达式，进行短距离游泳身体机能疲劳极限监控和识别，建立短距离游泳身体机能疲劳特性分析模型[6].根据生理指标的大数据融合结果，进行短距离游泳身体机能疲劳极限监控，构建短距离游泳身体机能疲劳极限监控的生理指标体系，如图2所示.
图2 短距离游泳身体机能疲劳极限监控的生理指标体系
1.2 短距离游泳身体机能疲劳动态特征提取
根据上述分析，构建身体机能疲劳响应特征分析模型，结合回归分析方法，进行短距离游泳身体机能疲劳极限监控，构建身体机能疲劳相应特征分析模型[9].
根据分析模型，得到短距离游泳身体机能疲劳极限关联量化特征分布为：
其中，Ps表示短距离游泳身体机能运动负荷量，δ(t,k)为短距离游泳身体机能疲劳极限监控的kronnecker函数，σn2表示身体机能生化指标，IM表示短距离游泳身体机能疲劳极限监控基数.在小扰动分量x(t)的约束下，得到短距离游泳身体机能疲劳极限状态分布的协方差矩阵：
其中N为短距离游泳身体机能疲劳极限监控控制的空间维数，构造短距离游泳身体机能疲劳极限分布多维联合估计矩阵RT：
其中，Hmax表示短距离游泳运动员生理指标的最大心率，MSV表示最大脉搏量，OPD表示短距离游泳运动员动静氧脉差.二氧化碳排出量PCO2的计算过程为：
式中，Xj(t)为第t次迭代后短距离游泳身体机能疲劳极限监控的模糊规则集，其中目标函数为：
以身体机能疲劳极限监控的认知概率α为约束参量，则有：
其中，xk、zk表示短距离游泳身体机能疲劳极限分布统计特征量，根据公式（8）、（9）完成动态特征提取短距离游泳身体机能疲劳响应，根据动态特征构建短距离游泳身体机能疲劳极限监控的大数据分析模型.
参照“全国海岸带开发利用变化监测项目”中的沿海边界线分类指标，把沿海岸线分为自然岸线和人工岸线2类。自然岸线包含砾砂质岸线、淤泥质岸线、基岩岸线、生物岸线、潟湖岸线、河口岸线等6个二级类；人工岸线包含养殖岸线、盐田岸线、港口码头岸线、临海建设岸线、道路岸线、防护工程岸线、其他人工岸线等7类个二级类。
2 短距离游泳身体机能疲劳极限监控识别
2.1 身体机能疲劳响应特征分析模型构建
在上述监测指标选取及动态特征提取的基础上，建立短距离游泳身体机能疲劳响应特征分析模型，进行疲劳极限监控优化.提出基于身体机能特征大数据融合分析的短距离游泳身体机能疲劳极限监控方法.短距离游泳身体机能疲劳极限关联特征检测的机器学习预测函数为：
尼古丁－血管紧张素Ⅱ诱导腹主动脉瘤模型小鼠血管弹力蛋白及肥大细胞的变化…………………………………………………………………………… 李宗庄，等(4):389
构建短距离游泳身体机能疲劳极限关联特征分布向量集[8]，构建短距离游泳身体机能疲劳极限关联特征数据的模糊隶属函数为：
其中，Pfi表示短距离游泳身体机能疲劳极限关联特征数据的融合聚类中心，Pdi为模糊关联规则集，采用统计分析方法，进行身体机能疲劳特征分布状态评价，得到短距离游泳身体机能疲劳极限关联特征的分析模型为：
将短距离游泳身体机能疲劳极限监控描述为一个有m个自变量的统计分析模型身体机能疲劳极限监控的空间分布节点A1,A2…An，在约束范围(x,x(k))内，采用有向图分析方法进行短距离游泳身体机能疲劳极限关联特征检测，得到短距离游泳身体机能疲劳极限监控的优化控制的扰动分量二阶原点矩为：
输出关联数据的子序列：
建立短距离游泳身体机能疲劳响应特征分析模型，采用分布式的量化融合方法进行短距离游泳身体机能疲劳极限监控的空间规划，构建短距离游泳身体机能疲劳极限监控的特征采样模型[7]，采用模糊融合聚类分析方法，实现短距离游泳身体机能疲劳极限关联特征挖掘.
2.2 身体机能疲劳极限监控方法分析
建立短距离游泳身体机能疲劳响应特征分析模型后，根据模型对身体机能疲劳极限进行监控和自动分析.得到短距离游泳身体机能疲劳极限分布样本集长度为N，采用机器学习算法进行寻优控制[10]，给出短距离游泳身体机能疲劳极限监控的模糊聚敛控制函数为：
上式中，短距离游泳身体机能疲劳极限负载为Mh，在产生一组聚类属性特征V后，进行生理指标监测管理，得到身体机能疲劳极限关联特征属性集，采用多元回归分析方法得到短距离游泳身体机能疲劳极限监测的特征分析模型，得到特征分布样本集为：
其中：
随着现代人生活节奏加快，生活压力不断加大，心血管疾病人群不断扩大，逐渐向低龄化方向发展，不稳定性心绞痛发病率呈逐年上升的趋势。本文将在我院治疗不稳定型心绞痛的患者作为研究对象，实践组采用复方丹参滴丸与曲美他嗪联合应用治疗。结果实践组疗效、每搏量（SV）及射血分数（EF）明显优于对照组，且差异明显有效。
在机器学习下实现运动员的生理指标监测和训练安全性监控，提取运动员生理指标监测数据的关联特征量，得到短距离游泳身体机能疲劳极限评价的模糊更新迭代函数为：
早在20多年前，周岱翰就提出“带瘤生存”，那时还不易为人接受。直到2004年，世卫组织把肿瘤定位为慢性病后，这个观点才得到更多人的重视。
短距离游泳身体机能疲劳极限监控模型由三个状态组成，即λ=(X,O,A)，根据监控模型三个状态实现短距离游泳身体机能疲劳极限监控和大数据融合分析，输出为：
根据上述身体机能特征大数据融合结果，完成短距离游泳身体机能疲劳极限监控方法分析.
3 仿真实验与结果分析
为了测试所提方法在实现短距离游泳身体机能疲劳极限监控中的应用性能，进行仿真实验，实验采用分组检测方法，测试对象中男生为28人，女生为16人，对男女运动员分别进行短距离游泳的极限训练，测试相应的身体机能指标，建立短距离游泳身体机能疲劳响应特征分析模型，得到特征响应输入如图3所示.
图3 短距离游泳身体机能疲劳特征响应输入
以图3数据为研究对象，进行短距离游泳身体机能疲劳极限监控，用机器学习和模式识别方法，实现短距离游泳身体机能疲劳极限监控和大数据融合分析，进行身体机能疲劳极限监控的准确性对比分析，如图4所示.
图4 短距离游泳身体机能疲劳极限监控的准确性对比
分析图4得知，本文方法进行短距离游泳身体机能疲劳极限监控的准确性对比传统方法较高，在此基础上，监控短距离游泳身体机能疲劳极限值，得到监控结果如图5所示.
图5 短距离游泳身体机能疲劳极限监控结果
分析图5得知，采用该方法能有效实现短距离游泳身体机能疲劳极限监控，测试准确性稳定.
4 结语
提出基于身体机能特征大数据融合分析的短距离游泳身体机能疲劳极限监控方法，采用运动员生理指标的特征分析方法，进行短距离游泳身体机能疲劳极限监控，根据运动能力评价和身体机能的评定结果，进行运动员生理指标监控，制定科学的训练计划，进行评估训练，提高短距离游泳身体机能疲劳极限监控和自动分析能力.研究得知，该方法能有效实现短距离游泳身体机能疲劳极限监控，准确性较高，对运动后人体机能状态的实时分析能力较强，有利于疲劳极限状态下的监控.
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中图分类号： G861
文献标识码： A
文章编号： 1673-260X（2019）08-0101-04
收稿日期： 2019-06-04
基金项目： 西华师范大学体育文化研究基地项目（17TC008)