本发明公开了一种神经网络模型预测大学生男子足球员运动损伤风险的方法,包括以下步骤:S1、采集受试者基本信息数据、功能性动作评价指标数据;S2、对受试者进行下肢非接触损伤情况调查,并分成损伤组和非损伤组;S3、分别采集数据在损伤组和非损伤组间的P值,以P值作为判定各类数据是否被筛选为损伤风险因子的标准;S4、利用损伤风险因子作为自变量、有无非接触性损伤作为因变量构建多层感知器模型;S5、利用多层感知器模型预测大学生男子足球运动员的非接触性损伤风险。本发明具有有效预测中国男子大学生足球运动员下肢非接触性损伤风险,对无损伤人群诊断的正确率为87%,对损伤人群诊断的正确率为93.3%的有益效果。
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