Resumen

Si los adolescentes no realizan suficientes ejercicios fsicos en la etapa de crecimiento y desarrollo, el sistema nervioso central correspondiente tiende a degenerarse y la forma fsica empieza a disminuir gradualmente. De hecho, a travs del seguimiento del proceso de ejercicio en tiempo real y la cuantificacin de los datos de ejercicio, el entrenamiento fsico de los adolescentes puede llevarse a cabo de manera efectiva. Este proceso implica dos cuestiones: la monitorizacin de los datos en tiempo real y la evaluacin de la cuantificacin de los datos. Por lo tanto, este artculo propone un mtodo novedoso basado en el aprendizaje por refuerzo (RL) y el modelo de Markov para monitorizar y evaluar el efecto del entrenamiento fsico. Mientras tanto, el RL se utiliza para optimizar la tasa de bits adaptativa del vdeo de vigilancia y ayudar a la monitorizacin de datos en tiempo real; el modelo de Markov se emplea para evaluar el estado de salud en el entrenamiento fsico. Por ltimo, desarrollamos un sistema de monitorizacin en tiempo real de los datos del ejercicio fsico y lo comparamos con los mecanismos ms avanzados basados en esta plataforma de sistemas. Los resultados experimentales indican que el mecanismo de optimizacin del rendimiento propuesto puede ser ms eficaz para llevar a cabo el entrenamiento fsico. En particular, la tasa media de desviacin de la evaluacin basada en el modelo de Markov se controla dentro del 0,16%.

• Materias:Red 5G Internet de las cosas Seguridad de la información Tecnologías de comunicación
• Subjects:5G Network Internet of things Information security Communication technologies
• Palabras claves:Ejercicios; Sistema nervioso central; Condición física; Monitorización en tiempo real; Modelo de Markov; Aprendizaje por refuerzo
• Keywords:Exercises; Central nervous system; Physical fitness; Real-time monitoring; Markov model; Reinforcement Learning