En los últimos años, la industria deportiva de China ha logrado un buen desarrollo, pero la eficiencia de los atletas en el proceso de entrenamiento es difícil de tener garantía científica. El uso de algoritmos científicos y tecnología de minería de datos para guiar con precisión el proceso de entrenamiento deportivo se ha convertido en un punto caliente. En base a esto, este trabajo estudia el modelo de reconocimiento de la marcha del entrenamiento deportivo basado en el algoritmo de la red neuronal convolucional. En primer lugar, este trabajo analiza el estado de la investigación del reconocimiento de la marcha en el proceso de entrenamiento y optimiza y mejora las deficiencias en el entrenamiento deportivo. A continuación, se optimiza y analiza el algoritmo de red neuronal convolucional y la tecnología de minería de datos en el modelo de reconocimiento de la marcha. Finalmente, los resultados experimentales muestran que el algoritmo de la red neuronal convolucional puede realizar el reconocimiento y la reconstrucción del modelo de la marcha de los atletas en el proceso de entrenamiento y puede hacer la estrategia óptima de acuerdo con las diferencias de la marcha de los diferentes atletas en el proceso de entrenamiento, y la precisión de reconocimiento de la marcha de los atletas puede alcanzar más del 97%.
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