郎文君

(安慶師范大學計算機與信息學院安徽省智能感知與計算重點實驗室，安徽安慶246133)

大學生體質(zhì)健康評估模型探究

郎文君

(安慶師范大學計算機與信息學院安徽省智能感知與計算重點實驗室，安徽安慶246133)

為了更全面地了解和評估大學生體質(zhì)健康現(xiàn)狀，采用基于智能化健康促進服務系統(tǒng)測得數(shù)據(jù)，擬定身高、體重、肺活量、體成分、平衡能力、心血管等6個新指標，運用聚類分析、Fisher判別法構(gòu)建了評估大學生體質(zhì)健康狀況的分級模型，并對模型進行驗證。實驗結(jié)果表明，該模型能較好預測學生所屬的健康類別，從而合理評估該學生的體質(zhì)健康狀況，對大學生的體質(zhì)健康研究具有一定的借鑒作用。

健康評估；分級模型；智能化健康促進服務系統(tǒng)；評估指標

我國十分重視學生的體質(zhì)健康問題，從1952年《勞衛(wèi)制》到2014年《國家學生體質(zhì)健康標準》學生體質(zhì)健康標準在不斷完善。關(guān)于體質(zhì)健康的評價方法研究，關(guān)海濤等[1]借助對比分析法研究了學生的體質(zhì)健康情況；徐文忠等[2]等采用數(shù)理統(tǒng)計法，將測得數(shù)據(jù)對比全國體質(zhì)平均數(shù)，研究了學生體質(zhì)健康現(xiàn)狀；武嬌等[3]采用熵權(quán)系數(shù)確定權(quán)重，建立單層和多層灰色關(guān)聯(lián)模式評估模型，構(gòu)建了大學生體質(zhì)健康水平綜合評價體系；石娟娟[4]運用判別分析及數(shù)理統(tǒng)計方法，構(gòu)建了評估大學生體質(zhì)健康水平分級模型。在評價指標的研究方面，葛慧[5]建立了大學生體質(zhì)分類數(shù)學模型，提出將反映體質(zhì)健康的身體脂肪納入體質(zhì)健康評價中；王冬冬等[6]對湖南的4家高校大學生健康情況進行評測，將肺活量、體重、身高當作必須要測試的指標進行了研究；何江川[7]對身高、體重、肺活量、胸圍、收縮壓與舒張壓這些生理指標進行測試，分析指出有3個影響身體健康的關(guān)鍵因素。

本文綜合前人指標因素的研究，根據(jù)實驗室智能化健康促進服務系統(tǒng)采集到身高、體重、肺活量、體成分、平衡能力、心血管這6組數(shù)據(jù)，擬定新指標，結(jié)合聚類分析、Fisher判別分析和數(shù)理統(tǒng)計的方法，對樣本進行多元化判別和分析，建立了基于智能化健康促進服務系統(tǒng)的大學生體質(zhì)健康分級模型，采用預測樣本檢驗模型，對模型所具備的有效性和適用性進行驗證。

1 智能化健康促進服務系統(tǒng)

智能化健康促進服務系統(tǒng)是安慶師范大學和中科院合肥物質(zhì)科學研究院聯(lián)合建設的運動與健康信息技術(shù)研究的重要組成部分。本文研究中采用的指標數(shù)據(jù)均由運動與健康研究室智能儀器測得。其中，由體成分分析儀采用生物電阻抗分析法對人體多節(jié)段部位、多項身體成分指標進行綜合分析，從而得到一個綜合體成分得分；肺功能測試儀通過差壓式的流量傳感器測得受試者呼氣的流量信號，計算出用力肺活量等肺功能指標；心血管功能測試儀基于平面張力法測得動脈脈搏波信號，利用波形分析技術(shù)綜合評估動脈彈性功能和心臟供血能力（本文根據(jù)儀器測得6個結(jié)果癥狀表現(xiàn)，分別為每一測量結(jié)果打分，滿分100，顯示一個病例癥狀扣15分）；平衡機能測試儀分析多種測量姿勢組合得到的體重心移動軌跡，給出平衡能力綜合評分。

2 訓練樣本數(shù)據(jù)的分類

2.1 數(shù)據(jù)來源

訓練樣本來源于安慶師范大學在校男女大學生，數(shù)據(jù)由計算機與信息學院實驗室智能化健康促進服務系統(tǒng)測得，共有男生數(shù)據(jù)137組，女生數(shù)據(jù)129組，本文數(shù)據(jù)處理均在Spass軟件中操作實現(xiàn)。

2.2 數(shù)據(jù)分類過程

由于采集的6個指標有著不同的量綱，變量量綱不同時，需要進行標準化，然后才能在標準化的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進行聚類分析，本文采用Z-score方法對訓練樣本數(shù)據(jù)標準化，然后通過K-均值法對標準化后的數(shù)據(jù)進行分類。

2.2.1 Z-score標準化

Z-score方法是基于原始數(shù)據(jù)的均值和標準差進行數(shù)據(jù)的標準化。變換后的數(shù)據(jù)均值為0，標準差為1，消去了量綱的影響，新數(shù)據(jù)=（原始數(shù)據(jù)-均值）/標準差。

假設有N個樣本1，2，…n，每個樣本有p項指標x1，x2，…，xp,用xij表示第i個樣品第j個指標的值，則可得到樣品數(shù)據(jù)矩陣：

則均值、標準差分別表示為

標準化后新數(shù)據(jù)為

2.2.2 選擇聚類方法

K-均值法[8]是將數(shù)據(jù)看成K維空間上的點，以距離作為測度個體“親疏程度”的指標，并通過犧牲多個解為代價換得高的執(zhí)行效率。該算法主要有3個步驟：

（1）按照指定的分類數(shù)目n，設觀測量{x1，x2，…，xn}為初始聚類中心。

（2）計算每個點到聚類中心的歐式距離，歐氏距離是層次聚類分析中描述變量或樣本的親疏程度的一種方法，原理即將每一個樣品看作p維空間的一個點，在這p維空間中定義距離，距離較近的點歸為一類。

樣本之間的歐式距離是樣本各個變量值的差的平方的平方根，即

將每個點聚類到離該點最近的聚類中去，按就近原則將每一個觀測量選入一個類中，根據(jù)（1）式計算各個類的中心位置（即均值）作為新的聚心。

（3）將計算出來的新聚心重新進行分類，繼續(xù)計算各個類中心位置作為新聚心。反復執(zhí)行步驟（2）、（3），直到聚類中心不再進行大范圍移動或者聚類次數(shù)達到要求為止。

2.2.3 訓練樣本分類過程

（1）采用Z-score標準法將訓練樣本數(shù)據(jù)去量鋼化。

（2）預先選定聚類數(shù)目為4，則標準化后的數(shù)據(jù)快速聚類如表1，2所示。

表1 男生快速聚類結(jié)果

表2 女生快速聚類結(jié)果

由表1、2知，男生、女生各1、2、3、4類，每一類分別對應優(yōu)秀、良好、合格、不合格體質(zhì)?？梢钥吹?，不管是男生還是女生，體質(zhì)處于合格和良好的占大多數(shù)，不合格與優(yōu)秀者占少數(shù)，符合正態(tài)分布，每一類別的人數(shù)表中可以清楚地看到，分類后變量在不同類別之間的差異都是顯著的（方差分析表中Sig值均接近0），利用方差分析表可以判斷所分得類別合理。

3 測試樣本的類別判定

在訓練樣本已經(jīng)完成分類處理的基礎(chǔ)上，利用Spass判別操作求得Fisher判別系數(shù)，從而構(gòu)建出線性判別函數(shù)；然后將任一組標準化后的待測數(shù)據(jù)代入判別函數(shù)就能得知數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)學生的體質(zhì)健康所屬類別，從而達到評估分類的效果。

3.1 Fisher判別函數(shù)的構(gòu)建原理

Fisher判別[9]的基本思路就是投影，針對P維空間中的某點x=(x1，x2，x3，…，xp)尋找一個能使它降為一維數(shù)值的線性函數(shù)Y(x)，使得

其中，Y代表判斷得分，x是將研究對象所具備的特征變量反映出來的指數(shù)，比如肺活量，b0代表判斷常數(shù)，而b1，b2，…，bn表示判別的系數(shù)。設A和B是需要判別的2組，觀測數(shù)據(jù)有n組，其中A有s組數(shù)據(jù)，B有t組數(shù)據(jù)，且n=s+t，數(shù)據(jù)分組為

假定用y=b1x1+b2x2+…+bpxp作為判別函數(shù)，則A和B對應的判別值分別為

Fisher判別要求（5）式中Y值越大越好，使得判別函數(shù)系數(shù)b1、b2、…、bp為函數(shù)Y（x1，x2，…，xp）的極大值點，其中b1、b2、…、bp為

的解。

表4 女生Fisher線性判別系數(shù)表

按照表3中的Fisher線性判別函數(shù)的系數(shù)表，能夠獲得對男大學生體質(zhì)進行判斷的4類線性判別函數(shù)：

同理，按照表4中的Fisher線性判別函數(shù)的系數(shù)表，能夠獲得對女大學生體質(zhì)進行判斷的4類線性判別的函數(shù)：

獲得判別函數(shù)之后，對于待測樣本，xi=（x1i，x2i，x3i，x4i，x5i，x6i），將其標準化后代入以上判別函數(shù)，就能夠獲得與之相應的判別得分，也就是Y值，接著按照判別的得分實施分類，它所具備的判別規(guī)則是把全部4類Y值實施對比，最大的是哪一類，就歸入到那一類中。表3和表4中男生女生正確分類的概率分別達到99.3%和99.2%，分類結(jié)果具有很高的可行性。

3.3 預測分析

在此將男生當作案例進行研究，從男生中按4類分別選取5組一共20組數(shù)據(jù)，先將數(shù)據(jù)標準化（Z身高表示Z-score標準化后的身高數(shù)據(jù)），然后對數(shù)據(jù)進行判別預測,如表5所示。

表5 樣本預測結(jié)果

表5中Y1、Y2、Y3、Y4分別代表了4個類別的判別得分，選擇Y值最大的作為其分類，20組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)一例異常預測，成功預測類別的概率為95%。

4 結(jié)論

建立綜合評價大學生的體質(zhì)健康分級模型，只要具備6類指標值，把相應的數(shù)值標準化后代入至模型中，就能夠得到待測樣本所在類別，結(jié)果有一定的準確性。本文采用擬定新指標，充分考慮到了人體內(nèi)部因素，目前的學生體質(zhì)健康評估數(shù)據(jù)均是人工測試，存在較多誤差，智能化健康促進服務系統(tǒng)避免了人工測量的誤差，且采用簡單儀器操作即可測得人體相應指標，減少了數(shù)據(jù)采集中的誤差，是大學生體質(zhì)健康評估的重要科學支撐。

[1]關(guān)海濤.2000-2004年我國學生體質(zhì)健康監(jiān)測結(jié)果分析[J].體育世界（學術(shù)版），2009（9）：55-56.

[2]劉保華，徐文忠，王文彬，等.2010年上海市閔行區(qū)中小學生體質(zhì)監(jiān)測結(jié)果分析[J].運動，2011（6）：97-99.

[3]武嬌,顧興全.灰關(guān)聯(lián)模式評估模型在大學生體質(zhì)健康水平綜合評價中的應用[J].數(shù)學的實踐與認識，2006，36（3）：63-69.

[4]石娟娟.大學生體質(zhì)健康綜合評價分級模型構(gòu)建的研究[D].武漢:華中科技大學，2009.

[5]葛慧.大學生體質(zhì)健康量化模型研究[C].全國高校田徑科研論文報告會論文專輯，2008.

[6]肖夕君,王冬冬.大學生體質(zhì)健康評測指標體系的實證研究[J].山東體育學院學報,2010，26（10）：66-69.

[7]何江川.我國十七個少數(shù)民族大學生健康水平的因子分析[J].北京體育大學學報,2004，27（10）：1359-1361.

[8]欒麗華.聚類算法研究[D].南京:南京師范大學，2004.

[9]高惠璇.應用多元統(tǒng)計分析[M].北京:北京大學出版社，2005.

Research of Evaluation Model for College Students’Physical Health Based on Intelligent Service System

LANGWen-jun
(School of Computerand Information，Anqing Normal University，Anqing，Anhui 246133，China)

In order to understand and evaluate the status of college students’physical health more comprehensive,we measure the corresponding data based on intelligent health promotion service system.Using the cluster analysis and Fisher discriminant method,we build the model for evaluating the classification of the physical health condition of college students with six new indicators including height,weight,lung capacity,body composition,balance,cardiovascular,and validate the model.The experimental results show that it can assess the physical health of the students in witch class directly when related to themeasured data in function.Research on the physical health of college students has a certain reference.

health assessment；hierarchicalmodel；intelligenthealth promotion service system；evaluation index

TP391

A

1007-4260(2016)04-0014-05

時間：2017-1-3 17:19

http://www.cnki.net/kcms/detail/34.1150.N.20170103.1719.005.html

2016-04-27

國家統(tǒng)計局計劃項目（2013LY080）和安徽省高?？蒲衅脚_創(chuàng)新團隊項目。

郎文君，女，安徽安慶人，安慶師范大學計算機與信息學院碩士研究生，研究方向為應用統(tǒng)計學。

E-mail:1175871851@qq.com

10.13757/j.cnki.cn34-1150/n.2016.04.005