[发明专利]一种运动负荷智能优化方法

说明书

一种运动负荷智能优化方法，包括如下步骤：运动目标运动项目设定、生成待优化矩阵、优化条件限定(限制条件、强制条件)、在矩阵对角化的基础上执行优化、优化结果的终端呈现(电子发送、纸件打印)。本发明能够快速、智能、可调、准确的优化和提升多运动项目、多运动目标情景下的运动负荷，兼顾运动效果绝对值最优的同时，尤其能够实现多运动目标的最优平衡。

技术领域

本发明涉及运动学技术领域，尤其是一种基于负荷管理的运动优化方法。

背景技术

运动负荷是指人体在运动活动中所承受的生理刺激。按其对人体产生刺激的性质，我们又把运动负荷相应地分为负荷强度和负荷量两方面。这种划分的意义在于：一方面便于我们了解、认识并研究运动负荷，而更重要的是便于安排和调节运动负荷。根据现有研究，运动负荷模式有标准型、双峰型、前高后低型、前低后高型等模式。标准型指运动量由小到大逐渐上升到相当水平，持续一定时间再逐渐下降。一般认为，只有使体育锻炼的运动负荷达到极限的压力下，体力、心理和智力的自然潜力才能得到充分发挥，达到增强体能的目的。但是，运动负荷过大，又容易引起疲劳和损伤。

多维度运动负荷管理，一般包括多维度的运动目标，比如减轻体重，区域增肌、腹部减脂、腿部减脂、区域塑型、关节强化、区域力量增强等等，同时包含多维度多运动项目，比如跑步、游泳、瑜伽、平衡器械、力量器械(哑铃、杠铃、区域肌肉器械等等)、自重负荷、竞技项目等等；涉及到诸多不同的组合方式，且不同的组合方式决定或产生十分显著的运动效果差异，并与运动主体的运动目标发生深刻的关联。

因此，运动负荷的优化和管理，尤其是借助多种运动项目、面向多组运动目标的情况下，合理有效安排运动负荷是一个研究中的热点问题和实践中实用价值较大的技术难题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种运动负荷智能优化系统和方法，能够快速、智能、可调、准确的优化和提升多运动项目、多运动目标情景下的运动负荷，尤其能够实现多运动目标的最优平衡。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。

一种运动负荷智能优化方法，该方法包括如下步骤：

1.1运动目标设定，运动负荷智能优化系统的数据库中设定有可选运动目标范围，在优化系统的屏幕键盘上输入多维度运动目标，运动目标为相互正交的数据组，据此构成一个多维度的行向量a^T进行数据存储；对于n组运动目标，行向量a^T的维度对应设置为n，系统控制器调用行向量a^T生成与行向量a^T对等的1×n矩阵A，作为运动目标矩阵进行存储；

1.2运动项目设定，

1.2.1在优化系统的屏幕键盘上弹出运动项目输入键盘，输入运动项目后系统调用数据库内存储的针对多维度运动目标的多维度运动项目效率数值，由于不同的运动项目对于不同的运动目标具有不同的效果，据此将针对任一维度运动目标的不同维度运动项目的效率数值构建成为一个列向量b进行存储；

1.2.2对于m组运动项目，列向量b的维度对应设置为m进行数据存储；进一步，对于n组运动目标构建的n组向量b，通过下角标对其进行区分，且下角标的排序与运动目标的排序一一对应，并进一步将带有下角标的n组列向量依照其下角标顺序构建成为一个m×n阶矩阵B进行存储；

1.3系统控制器后台构建一未知的1×m阶矩阵作为优化矩阵C，优化矩阵设置为满足线性变换A＝C×B；

1.4优化矩阵的限制条件设置，系统控制器自动调用数据库中的存储数据自动设定Range-span Limiting参数和Transition-span Limiting参数，或者在系统数据库存储数据的基础上允许编辑自动设定限制条件当中的Range-span Limiting参数和Transition-span Limiting参数；