攀岩者的握力——用于攀岩中恐惧与肌肉活动的个性化深度学习模型
机器学习
2026-03-30 v1
摘要
攀岩是一项融合身体需求与情感和认知挑战的多面性运动。攀登方式因坠落距离而异，先锋攀岩的坠落距离大于顶绳攀岩，这可能导致不同的感知风险和恐惧感。本研究结合统计建模与深度学习技术，调查了攀岩者感知恐惧与肌肉活动之间的心理生理关系。我们对19名攀岩者进行了实验，在先锋攀岩和顶绳攀岩过程中采集肌电图(EMG)、心电图(ECG)和手臂运动数据。采集了攀登各阶段的感知恐惧评分。利用线性混合效应模型，我们分析了感知恐惧与生理指标之间的关系。为捕捉该关系的非线性动力学，我们将分析扩展至深度学习模型，并引入随机效应以实现个性化建模方法。结果表明，随机效应改善了均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)的模型性能。结果表明，肌肉疲劳与先锋攀岩期间增加的恐惧感显著相关。本研究强调了结合统计与深度学习方法对攀岩过程中心理与生理状态交互建模的潜力。
引用
@article{arxiv.2603.26575,
title = {The Climber's Grip -- Personalized Deep Learning Models for Fear and Muscle Activity in Climbing},
author = {Matthias Boeker and Dana Swarbrick and Ulysse T. A. Côté-Allard and Marc T. P. Adam and Hugo L. Hammer and Pål Halvorsen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.26575},
year = {2026}
}