Abstracto
En el proceso de entrenamiento en salud mental de los jugadores de voleibol, existe el problema de la baja precisión de los parámetros. Para mejorar aún más la precisión de los métodos de entrenamiento en salud mental, basados en el cálculo de la inteligencia artificial, se utilizaron la red neuronal y la red de memoria a corto y largo plazo para analizar el modelo. Se utilizó el algoritmo de estimación para describir los datos y, finalmente, se obtuvo el modelo de optimización para describir el estudio de viabilidad de la salud mental. Además, los datos relevantes se utilizaron para verificar y analizar el modelo. La investigación muestra que en la curva de actualización de tiempo, con el aumento del estado del modelo, la curva correspondiente en su conjunto primero presenta una tendencia fluctuante de diferentes grados. El aumento del estado del modelo hará que el valor de tiempo correspondiente tienda gradualmente a aplanarse. La fluctuación del índice de tiempo correspondiente es obvia. Los indicadores correspondientes a la curva de actualización de estado muestran una tendencia de cambio lineal obvia con el aumento en el tiempo, y las características lineales generales son obvias. Esto muestra que cuando el tiempo es constante, la relación entre el parámetro correspondiente y el valor de estado se ajusta a la ley lineal. El índice de estado correspondiente aumenta gradualmente y eventualmente tiende a ser estable. A través del análisis, se puede ver que la proporción de diferentes indicadores bajo el efecto de la inteligencia artificial y los resultados del cálculo son diferentes. Los parámetros muestran una tendencia de variación lineal obvia, lo que indica que los parámetros del modelo correspondiente pueden reflejar bien los cambios de datos. Finalmente, la precisión del modelo se verifica mediante el método de comparación experimental. Los resultados de la investigación relevante pueden proporcionar un nuevo modelo y un método para el entrenamiento en salud mental de los jugadores de voleibol.
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