【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于運動員職業信息管理，具體為一種基于人工智能的運動員職業生涯管理方法及系統。
技術介紹
1、一種基于人工智能的運動員職業生涯管理方法及系統是利用人工智能技術對運動員的職業生涯進行全面、高效管理的智能化方案，通過科學的數據分析和模型預測，該方法能夠精準規劃運動員的職業發展路徑，識別職業巔峰期和退役期的關鍵節點，提供實時建議與長期規劃，幫助運動員優化競技表現和延長職業生涯，同時支持其在關鍵階段做出更明智和更前瞻的生涯選擇；但是現有適用于運動員職業生涯管理方法中，存在過度關注當前運動員狀態而忽視未來潛力的風險問題，從而導致運動員職業生涯發展不均衡和整體效益的損失；現有適用于運動員狀態評估的模型中激活函數與損失函數存在的局限性，導致運動員狀態評估結果不夠準確的技術問題；現有適用于運動員潛力預測模型的模型中，存在內置參數設置不當，從而導致預測模型輸出結果不準確的技術問題。
技術實現思路
1、針對上述情況，為克服現有技術的缺陷，本專利技術提供了一種基于人工智能的運動員職業生涯管理方法及系統，針對現有適用于運動員職業生涯管理方法中，存在過度關注當前運動員狀態而忽視未來潛力的風險問題，從而導致運動員職業生涯發展不均衡和整體效益的損失，本方案創造性地將運動員狀態評估與潛力預測相結合，為運動員的職業生涯管理提供全面且精準的支持，提升運動員的短期競技成績，為運動員的長期發展提供科學指導，幫助運動員在巔峰期后順利實現職業轉型和發展，確保運動員職業生涯的持續性和穩定性；針對現有適用于運動員狀態評
2、本專利技術采取的技術方案如下：本專利技術提供的一種基于人工智能的運動員職業生涯管理方法，該方法包括以下步驟：
3、步驟s1：數據采集；
4、步驟s2：數據預處理；
5、步驟s3：運動員狀態評估；
6、步驟s4：運動員潛力預測；
7、步驟s5：超參數優化；
8、步驟s6：綜合職業生涯管理。
9、進一步地，在步驟s1中，所述數據采集，具體為從體育賽事平臺和運動員個人信息系統中，通過采集得到運動員職業管理原始數據；所述運動員職業管理原始數據包括參考運動員狀態評估數據、參考運動員潛力預測數據、目標運動員狀態評估數據和目標運動員潛力預測數據；所述參考運動員狀態評估數據和目標運動員狀態評估數據都包含生理數據、訓練數據和心理狀態數據；所述參考運動員狀態評估數據還包括參考運動員狀態；所述參考運動員潛力預測數據和目標運動員潛力預測數據都包括歷史比賽數據、歷史訓練數據和歷史傷病記錄；所述生理數據包含心率、血氧飽和度、體溫、疲勞度和血壓；所述訓練數據包含訓練時長、訓練強度、訓練類型和訓練效果反饋；所述歷史比賽數據包含比賽成績、比賽類型和比賽個人表現；所述歷史訓練數據包含長期訓練數據和不同訓練周期中訓練效果；所述歷史傷病記錄包含傷病記錄、健康檔案和恢復情況數據。
10、進一步地，在步驟s2中，所述數據預處理，用于對運動員職業管理原始數據進行數據清洗、標準化處理和特征選擇，得到運動員職業管理初步數據；所述數據清洗是處理缺失值、異常值和重復值；所述標準化處理是基于最大最小歸一化方法對數據標準化處理；所述特征選擇是運用相關性分析方法，從運動員職業管理原始數據中篩選出對運動員狀態評估和運動員潛力預測相關特征。
11、進一步地，在步驟s3中，所述運動員狀態評估，具體為通過設計狀態評估激活函數和狀態評估損失函數建立運動員狀態評估模型，得到目標運動員評估狀態結果，包括以下步驟：
12、步驟s31：建立運動員狀態評估模型，具體包括以下步驟：
13、步驟s311：初始化模型參數，設置模型隱藏單元數量、輸入向量維度、輸出向量維度和損失函數閾值；
14、步驟s312：初始化評估模型內部結構alm，具體包括以下步驟：
15、步驟s3121：設計狀態評估激活函數，所用公式表達如下：
16、；
17、式中，x表示狀態評估激活函數的輸入變量，表示狀態評估激活函數，表示激活函數的平滑參數，表示縮放因子，用于調整激活函數輸出的范圍；
18、步驟s3122：遺忘門計算過程，所用公式如下：
19、；
20、式中，表示遺忘門的輸出，表示是輸入數據，表示是上一時刻隱藏狀態，和分別表示對應遺忘門處理輸入數據和處理隱藏狀態的權重矩陣，表示遺忘門的偏置項參數，表示hadamard積；
21、步驟s3123：輸入門計算過程，所用公式如下：
22、；
23、；
24、；
25、式中，表示輸入門的輸出，和分別表示對應輸入門處理輸入數據和處理隱藏狀態的權重矩陣，表示輸入門的偏置項參數，表示是當前時刻細胞單元狀態，表示新細胞單元狀態候選值，表示是上一時刻細胞單元狀態，和分別表示對應細胞單元狀態處理輸入數據和處理隱藏狀態的權重矩陣，表示細胞單元狀態的偏置項參數，表示元素乘法；
26、步驟s3124：輸出門計算過程，所用公式如下：
27、；
28、式中，表示輸出門的輸出，和分別表示是對應輸出門處理輸入數據和處理隱藏狀態的權重矩陣；表示輸出門的偏置項參數；
29、步驟s3125：隱藏狀態計算過程，所用公式如下：
30、；
31、式中，表示當前時刻的隱藏狀態；
32、步驟s313：計算雙向alm，所用公式如下：
33、；
34、；
35、；
36、式中，表示結合了前向和后向alm的隱藏狀態，表示當前時刻的正向方向隱藏狀態，表示上一時刻的正向方向隱藏狀態，表示當前時刻的反向方向隱藏狀態，表示下一時刻的反向方向隱藏狀態；
37、步驟s314：得到最終輸出值，所用公式如下：
38、；
39、式中，表示模型的輸出值，表示對應輸出的權重矩陣，表示輸出層的偏置項參數；
40、步驟s315：設計狀態評估損失函數，所用公式如下：
41、；
42、式中，表示狀態評估損失函數值，表示控制損失函數的陡峭度，表示加速收斂的參數，用于調整導數的極值點，表示當前時間運動員的真實評估狀態；
43、步驟s316：更新參數，具體為使用梯度下降法來更新運動員狀態評估模型中所有的權重矩陣和偏置項；所用公式如下：
【技術保護點】
1.一種基于人工智能的運動員職業生涯管理方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的運動員職業生涯管理方法，其特征在于：在步驟S3中，所述運動員狀態評估，具體為通過設計狀態評估激活函數和狀態評估損失函數建立運動員狀態評估模型，得到目標運動員評估狀態結果，包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的運動員職業生涯管理方法，其特征在于：在步驟S4中，所述運動員潛力預測具體通過建立運動員潛力預測模型并對該模型進行模型訓練，對訓練后預測模型輸入數據進行目標運動員潛力預測，得到目標運動員未來潛力預測結果；包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的運動員職業生涯管理方法，其特征在于：所述超參數優化具體包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的運動員職業生涯管理方法，其特征在于：在步驟S6中，所述綜合職業生涯管理，具體是基于所述目標運動員評估狀態結果和目標運動員未來潛力預測結果，全面評估運動員在短期和長期兩個維度的職業生涯發展，并制定詳細的職業規劃，幫助運動員在不
6.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的運動員職業生涯管理方法，其特征在于：在步驟S1中，所述數據采集，具體為從體育賽事平臺和運動員個人信息系統中，通過采集得到運動員職業管理原始數據；所述運動員職業管理原始數據包括參考運動員狀態評估數據、參考運動員潛力預測數據、目標運動員狀態評估數據和目標運動員潛力預測數據；所述參考運動員狀態評估數據和目標運動員狀態評估數據都包含生理數據、訓練數據和心理狀態數據；所述參考運動員狀態評估數據還包括參考運動員狀態；所述參考運動員潛力預測數據和目標運動員潛力預測數據都包括歷史比賽數據、歷史訓練數據和歷史傷病記錄；所述生理數據包含心率、血氧飽和度、體溫、疲勞度和血壓；所述訓練數據包含訓練時長、訓練強度、訓練類型和訓練效果反饋；所述歷史比賽數據包含比賽成績、比賽類型和比賽個人表現；所述歷史訓練數據包含長期訓練數據和不同訓練周期中訓練效果；所述歷史傷病記錄包含傷病記錄、健康檔案和恢復情況數據。
7.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的運動員職業生涯管理方法，其特征在于：在步驟S2中，所述數據預處理，用于對運動員職業管理原始數據進行數據清洗、標準化處理和特征選擇，得到運動員職業管理初步數據；所述數據清洗是處理缺失值、異常值和重復值；所述標準化處理是基于最大最小歸一化方法對數據標準化處理；所述特征選擇是運用相關性分析方法，從運動員職業管理原始數據中篩選出對運動員狀態評估和運動員潛力預測相關特征。
8.一種基于人工智能的運動員職業生涯管理系統，用于實現如權利要求1-7中任一項所述的一種基于人工智能的運動員職業生涯管理方法，其特征在于：包括數據采集模塊、數據預處理模塊、運動員狀態評估模塊、運動員潛力預測模塊、超參數優化模塊和綜合職業生涯管理模塊。
9.根據權利要求8所述的一種基于人工智能的運動員職業生涯管理系統，其特征在于：所述數據采集模塊從體育賽事平臺和運動員個人信息系統中，通過采集參考運動員狀態評估數據、參考運動員潛力預測數據、目標運動員狀態評估數據和目標運動員潛力預測數據，得到運動員職業管理原始數據，并將所述運動員職業管理原始數據發送至數據預處理模塊；
...【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的運動員職業生涯管理方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的運動員職業生涯管理方法，其特征在于：在步驟s3中，所述運動員狀態評估，具體為通過設計狀態評估激活函數和狀態評估損失函數建立運動員狀態評估模型，得到目標運動員評估狀態結果，包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的運動員職業生涯管理方法，其特征在于：在步驟s4中，所述運動員潛力預測具體通過建立運動員潛力預測模型并對該模型進行模型訓練，對訓練后預測模型輸入數據進行目標運動員潛力預測，得到目標運動員未來潛力預測結果；包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的運動員職業生涯管理方法，其特征在于：所述超參數優化具體包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的運動員職業生涯管理方法，其特征在于：在步驟s6中，所述綜合職業生涯管理，具體是基于所述目標運動員評估狀態結果和目標運動員未來潛力預測結果，全面評估運動員在短期和長期兩個維度的職業生涯發展，并制定詳細的職業規劃，幫助運動員在不同發展階段確保其職業生涯的最大價值，所述的職業規劃包括短期訓練計劃、比賽安排計劃、長期的巔峰期發展策略和職業轉型計劃。
6.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的運動員職業生涯管理方法，其特征在于：在步驟s1中，所述數據采集，具體為從體育賽事平臺和運動員個人信息系統中，通過采集得到運動員職業管理原始數據；所述運動員職業管理原始數據包括參考運動員狀態評估數據、參考運動員潛力預測數據、目標運動員狀態評估數據和目標運動員潛力預測數據；所述參考運動員狀態評估數據和目標運動員狀態評估...
【專利技術屬性】
技術研發人員：董青青，
申請(專利權)人：廣東郵電職業技術學院，
類型：發明
國別省市：
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