基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的運動損傷程度評估模型

介博

摘 要： 現(xiàn)有的運動損傷程度評估模型不能有效地描述運動強度與損傷程度之間的關(guān)系。為了解決此問題，通過對致傷因子的研究、對損傷基函數(shù)的選取，達(dá)到了評估運動損傷程度的目的。通過研究RBF神經(jīng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、設(shè)計復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)下運動損傷隱含層，建立RBF運動損傷評估模型。模擬應(yīng)用環(huán)境設(shè)計仿真實驗，結(jié)果表明，應(yīng)用RBF運動損傷評估模型，解決運動損傷與運動強度之間關(guān)聯(lián)度問題，避免運動強度過大造成運動損傷；在一定環(huán)境下，能有效描述運動強度與損傷程度之間的關(guān)系。

關(guān)鍵詞： 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型； 運動損傷； 程度評估； RBF； 致傷因子； 外部因素

中圖分類號： TN711?34； TP3 文獻標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）06?0165?04

Abstract： The existing sports injury degree evaluation model cannot effectively describe the relationship between exercise intensity and injury degree. To resolve the above problem， the injury factors are studied and the injury basis functions are selected to achieve the sports injury degree evaluation purpose. The RBF sports injury evaluation model is established by means of studying RBF neural complex network and designing the sports injury hidden layer in complex network. The application environment was simulated to design the simulation experiment. The results show that the RBF sports injury evaluation model can resolve the problem of correlation between sports injury and exercise intensity to avoid sports injury caused by high exercise intensity， and effectively describe the relationship between exercise intensity and injury degree in certain circumstances.

Keywords： complex network model； sports injury； degree evaluation； RBF； injury factor； external factor

0 引 言

現(xiàn)有的運動損傷程度評估模型，主要依靠蟻群算法對運動強度與運動損傷之間的關(guān)系進行描述，通過對灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行改革，建立無跡卡爾曼濾波算法的損傷關(guān)系模型，并通過該模型確定運動強度對運動損傷的影響。但該模型在實際操作過程中需要對大量的數(shù)據(jù)進行測量計算，不僅在時間上造成了極大的浪費，也因多次計算，對結(jié)果的真實性造成了很大影響。為了減少運算步驟，增加運動損傷評估模型的真實性[1]。通過對致傷因子的研究以及對損傷函數(shù)的選取，完成對運動損傷程度的評估。通過尋找各隱節(jié)點的中心、寬度以及與之相對應(yīng)的連接權(quán)值，并對該網(wǎng)絡(luò)中運動損傷隱含層進行設(shè)計，幫助損傷評估模型的實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明，應(yīng)用RBF運動損傷評估模型，解決運動損傷與運動強度之間關(guān)聯(lián)度問題，避免運動強度過大造成運動損傷；在一定環(huán)境下，能有效描述運動強度與損傷程度之間關(guān)系。

1 運動損傷程度評估

1.1 致傷因子研究

致傷因子是誘發(fā)運動損傷現(xiàn)象的一大因素，通常情況下，可將其劃分為內(nèi)部因素及外部因素兩種。如果單純從內(nèi)因或外因的角度對運動損傷現(xiàn)象進行解釋[2]，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能達(dá)到預(yù)期效果。平衡內(nèi)、外因之間的相互作用關(guān)系，成為了研究損傷程度的首要任務(wù)[3]。為了清楚地表達(dá)致傷因子內(nèi)、外部因素之間的相互作用關(guān)系，以5名長跑運動員為例，分析致傷因子內(nèi)、外因之間的作用關(guān)系，具體分析結(jié)果如表1所示。

表1中DCD為損傷恢復(fù)狀況，JSB為關(guān)節(jié)穩(wěn)定性，JFB為關(guān)節(jié)柔韌性，PTM為保護措施，WTR為天氣原因。其中前3項為致傷因子的內(nèi)部因素，后2項為致傷因子的外部因素。為了方便對相互作用關(guān)系進行表達(dá)，規(guī)定表中數(shù)值表示該項目對損傷風(fēng)險的貢獻度，最小值為1，最大值為3，且數(shù)值越大代表該項目對損傷的貢獻程度越高。

1.2 損傷基函數(shù)的選取

通過觀察表1可以發(fā)現(xiàn)，與外部因素相比，內(nèi)部因素對致傷因子的影響程度更大[4]。因此，為了更加完善對致傷因子的評估，可根據(jù)內(nèi)部因素的貢獻度，對損傷基函數(shù)進行選取[5]。根據(jù)高斯函數(shù)，可確定隱含的激活函數(shù)，其中，[Ru（x）]為第[u]個隱節(jié)點的穩(wěn)定輸出，[x]為該函數(shù)在網(wǎng)絡(luò)中的輸出向量，[cu]為第[u]個隱節(jié)點的中心矢量核函數(shù)，故損傷基礎(chǔ)函數(shù)定義為：

[Rux=e-x-e22c2uyv=u=1nsvuRux， v=1，2，…，n] （1）

式中：[yv]為第[v]個輸出層節(jié)點輸出；[svu]為第[u]個隱含層節(jié)點到第[v]個輸出層節(jié)點間連接權(quán)值，則根據(jù)式（1）即可完成對損傷基函數(shù)的選取與確定。endprint

2 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的運動損傷評估模型的建立

2.1 RBF神經(jīng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)

當(dāng)各個隱節(jié)點的連接權(quán)值不再發(fā)生變化，且寬度和位置中心也都趨于穩(wěn)定時，則RBF神經(jīng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)就可以進入工作狀態(tài)。FBF網(wǎng)絡(luò)主要對測量和觀察得來的數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化及過量化處理[6]。對于已經(jīng)完成訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱節(jié)點中心來說，其函數(shù)寬度以及連接權(quán)值的變化過程，記錄運動損傷程度的評估特征；而當(dāng)傳輸過來的數(shù)據(jù)[7]與已存儲的某個損傷評估等級相對應(yīng)時，RBF網(wǎng)絡(luò)將根據(jù)對應(yīng)等級輸出相應(yīng)數(shù)值。

2.2 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的運動損傷隱含層設(shè)計

通過RBF復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以得到一個與運動損傷等級相對應(yīng)的數(shù)值，為了達(dá)到對該數(shù)值引起的運動損傷程度進行評估的目的[8]，設(shè)某次輸入RBF復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本共有T個，則可根據(jù)式（2）設(shè)計相應(yīng)的運動損傷隱含層。

[ev=bv-y（xv）=bv-v=1TsvRvxvφ=12v=1Te2v] （2）

式中：[ev]為輸入T個樣本時的定義誤差；[bv]為與樣本[xv]相對應(yīng)的既定取值；[φ]即為基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的運動損傷隱含層。

2.3 損傷評估模型的實現(xiàn)

通過RBF神經(jīng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對損傷等級數(shù)值的確定[9]，以及對損傷隱含層搭建，可以初步完成對損傷評估模型的建立。為了確保RBF運動損傷評估模型的正常使用[10]，還需對運算過程中產(chǎn)生的自由參數(shù)進行迭代，具體公式如下：

[?（n）?svu（n）=u=1nsv（n）Ru（x）svu（n+1）=svu（n）-η?（n）?svu] （3）

式中：[?（n）?svu（n）]為自由參數(shù)的迭代；[n]為輸入的當(dāng)前變量的取值，[n+1]為完成迭代后，對當(dāng)前變量進行修正的取值；[η]為在該模型的總體學(xué)習(xí)效率，即為常數(shù)可變量。

3 實驗結(jié)果與分析

為了驗證RBF運動損傷評估模型的實用性，選擇高校中10名男性學(xué)生作為實驗?zāi)繕?biāo)。隨機挑選5名作為實驗組，另5名作為對照組。實驗開始之前，首先對10名男性學(xué)生進行編號，并對他們相關(guān)關(guān)節(jié)及肌肉數(shù)據(jù)進行測量。

3.1 實驗參數(shù)設(shè)置

實驗參數(shù)設(shè)置如表2所示。

表中：JST為關(guān)節(jié)強度；JSS為肌肉強度，且該項數(shù)值與10-5成正比；STG為力量強度；DMD為現(xiàn)有運動損傷程度。因前3項數(shù)值均處于有效范圍內(nèi)，為公平起見，設(shè)所有人損傷程度均為1。

3.2 運動損傷與運動強度之間關(guān)聯(lián)度對比

在完成關(guān)節(jié)及肌肉數(shù)據(jù)采集之后，讓10名男性高校學(xué)生同時進行5 km長跑，并對他們進行長跑運動過程中的相關(guān)數(shù)據(jù)以及完成時間進行記錄，運用RBF運動損傷評估模型對實驗組5名學(xué)生數(shù)據(jù)進行分析，運用普通模型對對照組5名學(xué)生的數(shù)據(jù)進行分析，具體分析結(jié)果如圖1所示。

根據(jù)圖1可以發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用RBF運動損傷評估模型，對長跑數(shù)據(jù)進行分析，所有分析結(jié)果均位于標(biāo)準(zhǔn)曲線之上，而應(yīng)用普通模型對長跑數(shù)據(jù)進行分析，所有分析結(jié)果均位于標(biāo)準(zhǔn)曲線之下?？勺C明RBF運動損傷評估模型比普通模型的分析準(zhǔn)確性更高。從運動損傷與運動強度之間關(guān)聯(lián)度的角度進行分析，可以發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用RBF運動損傷評估模型，代表5名男性高校生的點均位于曲線之上，而應(yīng)用普通模型，代表5名男性高校生的點，在曲線上下分布，且并無規(guī)律。證明了RBF運動損傷評估模型比普通模型更能建立運動損傷與運動強度之間的關(guān)聯(lián)度。

3.3 運動強度與損傷程度之間關(guān)系描述對比

在完成運動損傷與運動強度之間關(guān)聯(lián)度對比之后，將上述數(shù)據(jù)分別進行無誤差擬合，再應(yīng)用RBF運動損傷評估模型對實驗組的擬合結(jié)果進行分析，應(yīng)用普通模型對對照組的擬合結(jié)果進行分析，分析結(jié)果如圖2所示。根據(jù)圖2可以發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用RBF運動損傷評估模型，對長跑數(shù)據(jù)無誤差擬合結(jié)果進行分析，所有分析結(jié)果均位于標(biāo)準(zhǔn)曲線之上，而應(yīng)用普通模型對長跑數(shù)據(jù)進行分析，所有分析結(jié)果在標(biāo)準(zhǔn)曲線上下分布，且分布并不均勻。可證明RBF運動損傷評估模型，比普通模型的對無誤差擬合結(jié)果的敏感性更高。從描述運動損傷與運動強度之間關(guān)系的角度分析，應(yīng)用RBF運動損傷評估模型，代表5名男性高校生點均位于曲線之上，而應(yīng)用普通模型，代表5名男性高校生的點在曲線上下分布，且并無規(guī)律。證明RBF運動損傷評估模型，比普通模型更能準(zhǔn)確描述運動損傷與運動強度間的關(guān)系。

4 結(jié) 語

通過對致傷因子的研究與對損傷基函數(shù)的選取，評估運動損傷程度；通過RBF神經(jīng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的運動損傷隱含層設(shè)計，建立RBF運動損傷程度評估模型。實驗結(jié)果證明，該模型與普通模型相比，可解決運動損傷與運動強度之間關(guān)聯(lián)度問題，避免運動強度過大造成運動損傷。

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