[发明专利]一种基于数据挖掘的实心球投掷姿势矫正方法

权利要求书

1.一种基于数据挖掘的实心球投掷姿势矫正方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：采集一批中考体育投掷实心球项目达到满分的学生的身体模型参数以及对应的投掷姿势数据，并上传至云服务器作为标准投掷姿势数据，身体模型参数、投掷姿势数据构成影响因素矩阵X，其中，身体模型参数为环境变量，投掷姿势数据为决策变量；

S2：综合中考体育投掷实心球项目达到满分的学生的投掷姿势，采集用户对应投掷姿势的数据样本构成指标矩阵Y，利用BP神经网络对指标矩阵Y进行学习、训练、检验，并针对用户的身体模型参数建立投掷姿势的BP神经网络模型；

S3：利用S2中建立的BP神经网络模型对投掷姿势数据进行预测，得到推荐决策变量X^*，并将推荐决策变量X^*下发至用户终端，用户根据推荐决策变量X^*对自己的投掷姿势进行矫正。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的实心球投掷姿势矫正方法，其特征在于，步骤S1中，通过传感器模块采集中考体育投掷实心球项目达到满分的学生的投掷姿势数据；通过采样电路与传感器模块进行连接，将传感器模块采集到的投掷姿势数据转换成数字信号，并上传至云服务器。

3.根据权利要求2所述的一种基于数据挖掘的实心球投掷姿势矫正方法，其特征在于，所述传感器模块为十轴加速度蓝牙版传感器。

4.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的实心球投掷姿势矫正方法，其特征在于，步骤S1中，身体模型参数包括身高、体重、臂长、臂力，所述臂长为双臂展开的总长度，所述臂力通过臂力计测得，身体模型参数通过人工录入云服务器。

5.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的实心球投掷姿势矫正方法，其特征在于，步骤S1中，采集一批中考体育投掷实心球项目达到满分的学生投掷实心球时身体关键部位的投掷姿势数据。

6.根据权利要求5所述的一种基于数据挖掘的实心球投掷姿势矫正方法，其特征在于，所述投掷姿势数据包括投掷时背部、手腕、左右大腿的加速度、角度、速度、三维坐标、高度。

7.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的实心球投掷姿势矫正方法，其特征在于，步骤S2中，构建三层的BP神经网络模型：设置BP神经网络模型的隐含层节点数为l，隐含层节点函数为S型函数tansig，输出层节点数与输出变量个数一致；设置输出层节点函数为线性函数purelin，输入层到隐含层的权值为w₁，隐含层节点阈值为b₁，隐含层至输出层的权值为w₂，输出层节点阈值为b₂。