一种基于AI体测的运动数据管理方法及系统

本发明公开了一种基于AI体测的运动数据管理方法及系统，涉及人工智能与机器学习技术领域，包括采集每位用户的运动数据并进行预处理；使用K‑means聚类算法划分用户区间，使用模糊BP神经网络构建负荷预测模型并利用改进的自适应遗传算法得到最终的负荷预测值；使用QHD强化学习算法构建回归模型并动态调整折扣因子输出训练负荷调整策略，根据反馈调整折扣因子。通过K‑means聚类算法精准划分用户训练负荷区间，确保个性化训练负荷的分配，利用模糊BP神经网络和IAGABP算法提升负荷预测精度，优化网络的权重和偏置，避免局部最优解，提高预测的准确性，结合QHD强化学习算法和动态折扣因子，实现动态调整训练负荷的策略。