RESUMEN
Introducción
El entrenamiento de rehabilitación de alta intensidad producirá fatiga por ejercicio.
Objetivo
Se propone un algoritmo neuronal de red de retropropagación (BP) para predecir la fatiga deportiva basándose en imágenes de señales de electromiografía (EMG).
Métodos
El algoritmo de análisis de componentes principales se utiliza para reducir la dimensión de las características de la señal EMG. El ángulo de la articulación de la rodilla se estima mediante el algoritmo de la máquina de aprendizaje por encima del límite regularizado y el algoritmo de red neuronal BP.
Resultados
el valor de RMSE del algoritmo de la máquina de aprendizaje por encima del límite regularizado es menor que el del algoritmo de red neuronal de BP. Al mismo tiempo, el valor ρ del algoritmo de la máquina de aprendizaje por encima del límite regularizado está más cerca de 1, lo que indica su mayor precisión.
Conclusiones
El tiempo de entrenamiento del modelo del algoritmo de la máquina de aprendizaje por encima del límite regularizado se ha reducido en gran medida, lo que mejora la eficiencia. Nivel de evidencia II; Estudios terapéuticos: investigación de los resultados del tratamiento.
Ejercicio, alta intensidad; Fatiga; Articulación de la Rodilla
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