【摘 要】
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研究运动员潜在伤病准确警告问题。运动员中人体运动机能衰竭周期较长。各个时期的身体机能信号变化不明显，身体机能数据之间缺乏动态的关联性，造成数据之间的联系不紧密，传统的
【机 构】
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郑州大学体育学院,贵州大学计算机软件与理论研究所
【基金项目】
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河南省科技厅基础与前沿技术研究项目“数据挖掘技术在竞技体育中的应用研究”(122300410173);河南省教育厅科学技术研究重点项目“数据挖掘技术中关联规则算法研究及应用”(12A520043)
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研究运动员潜在伤病准确警告问题。运动员中人体运动机能衰竭周期较长。各个时期的身体机能信号变化不明显，身体机能数据之间缺乏动态的关联性，造成数据之间的联系不紧密，传统的数据分析挖掘方法都是基于数据之间的关联进行深层次的分析，一旦运动员身体机能数据出现了较为明显的断层，关联性被削弱，将造成疾病深度挖掘的不准确。因此，提出了一种关联挖掘技术的运动员潜在伤病警告方法。对运动员身体机能数据进行聚类处理，计算身体机能数据权值系数，从而实现运动员潜在伤病警告。实验结果表明，改进算法提高了运动员潜在伤病警告的准确性。
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