大學(xué)生體質(zhì)健康評(píng)估模型探究

郎文君

(安慶師范大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院安徽省智能感知與計(jì)算重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，安徽安慶246133)

大學(xué)生體質(zhì)健康評(píng)估模型探究

郎文君

(安慶師范大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院安徽省智能感知與計(jì)算重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，安徽安慶246133)

為了更全面地了解和評(píng)估大學(xué)生體質(zhì)健康現(xiàn)狀，采用基于智能化健康促進(jìn)服務(wù)系統(tǒng)測(cè)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(gè)新指標(biāo)，運(yùn)用聚類分析、Fisher判別法構(gòu)建了評(píng)估大學(xué)生體質(zhì)健康狀況的分級(jí)模型，并對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能較好預(yù)測(cè)學(xué)生所屬的健康類別，從而合理評(píng)估該學(xué)生的體質(zhì)健康狀況，對(duì)大學(xué)生的體質(zhì)健康研究具有一定的借鑒作用。

健康評(píng)估；分級(jí)模型；智能化健康促進(jìn)服務(wù)系統(tǒng)；評(píng)估指標(biāo)

我國(guó)十分重視學(xué)生的體質(zhì)健康問題，從1952年《勞衛(wèi)制》到2014年《國(guó)家學(xué)生體質(zhì)健康標(biāo)準(zhǔn)》學(xué)生體質(zhì)健康標(biāo)準(zhǔn)在不斷完善。關(guān)于體質(zhì)健康的評(píng)價(jià)方法研究，關(guān)海濤等[1]借助對(duì)比分析法研究了學(xué)生的體質(zhì)健康情況；徐文忠等[2]等采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)法，將測(cè)得數(shù)據(jù)對(duì)比全國(guó)體質(zhì)平均數(shù)，研究了學(xué)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(píng)估模型，構(gòu)建了大學(xué)生體質(zhì)健康水平綜合評(píng)價(jià)體系；石娟娟[4]運(yùn)用判別分析及數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，構(gòu)建了評(píng)估大學(xué)生體質(zhì)健康水平分級(jí)模型。在評(píng)價(jià)指標(biāo)的研究方面，葛慧[5]建立了大學(xué)生體質(zhì)分類數(shù)學(xué)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(píng)價(jià)中；王冬冬等[6]對(duì)湖南的4家高校大學(xué)生健康情況進(jìn)行評(píng)測(cè)，將肺活量、體重、身高當(dāng)作必須要測(cè)試的指標(biāo)進(jìn)行了研究；何江川[7]對(duì)身高、體重、肺活量、胸圍、收縮壓與舒張壓這些生理指標(biāo)進(jìn)行測(cè)試，分析指出有3個(gè)影響身體健康的關(guān)鍵因素。

本文綜合前人指標(biāo)因素的研究，根據(jù)實(shí)驗(yàn)室智能化健康促進(jìn)服務(wù)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(biāo)，結(jié)合聚類分析、Fisher判別分析和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法，對(duì)樣本進(jìn)行多元化判別和分析，建立了基于智能化健康促進(jìn)服務(wù)系統(tǒng)的大學(xué)生體質(zhì)健康分級(jí)模型，采用預(yù)測(cè)樣本檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，?duì)模型所具備的有效性和適用性進(jìn)行驗(yàn)證。

1 智能化健康促進(jìn)服務(wù)系統(tǒng)

智能化健康促進(jìn)服務(wù)系統(tǒng)是安慶師范大學(xué)和中科院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院聯(lián)合建設(shè)的運(yùn)動(dòng)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(biāo)數(shù)據(jù)均由運(yùn)動(dòng)與健康研究室智能儀器測(cè)得。其中，由體成分分析儀采用生物電阻抗分析法對(duì)人體多節(jié)段部位、多項(xiàng)身體成分指標(biāo)進(jìn)行綜合分析，從而得到一個(gè)綜合體成分得分；肺功能測(cè)試儀通過(guò)差壓式的流量傳感器測(cè)得受試者呼氣的流量信號(hào)，計(jì)算出用力肺活量等肺功能指標(biāo)；心血管功能測(cè)試儀基于平面張力法測(cè)得動(dòng)脈脈搏波信號(hào)，利用波形分析技術(shù)綜合評(píng)估動(dòng)脈彈性功能和心臟供血能力（本文根據(jù)儀器測(cè)得6個(gè)結(jié)果癥狀表現(xiàn)，分別為每一測(cè)量結(jié)果打分，滿分100，顯示一個(gè)病例癥狀扣15分）；平衡機(jī)能測(cè)試儀分析多種測(cè)量姿勢(shì)組合得到的體重心移動(dòng)軌跡，給出平衡能力綜合評(píng)分。

2 訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的分類

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

訓(xùn)練樣本來(lái)源于安慶師范大學(xué)在校男女大學(xué)生，數(shù)據(jù)由計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院實(shí)驗(yàn)室智能化健康促進(jìn)服務(wù)系統(tǒng)測(cè)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(shí)現(xiàn)。

2.2 數(shù)據(jù)分類過(guò)程

由于采集的6個(gè)指標(biāo)有著不同的量綱，變量量綱不同時(shí)，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，然后才能在標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行聚類分析，本文采用Z-score方法對(duì)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，然后通過(guò)K-均值法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

2.2.1 Z-score標(biāo)準(zhǔn)化

Z-score方法是基于原始數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。變換后的數(shù)據(jù)均值為0，標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)差。

假設(shè)有N個(gè)樣本1，2，…n，每個(gè)樣本有p項(xiàng)指標(biāo)x1，x2，…，xp,用xij表示第i個(gè)樣品第j個(gè)指標(biāo)的值，則可得到樣品數(shù)據(jù)矩陣：

則均值、標(biāo)準(zhǔn)差分別表示為

標(biāo)準(zhǔn)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(diǎn)，以距離作為測(cè)度個(gè)體“親疏程度”的指標(biāo)，并通過(guò)犧牲多個(gè)解為代價(jià)換得高的執(zhí)行效率。該算法主要有3個(gè)步驟：

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

（2）計(jì)算每個(gè)點(diǎn)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(gè)樣品看作p維空間的一個(gè)點(diǎn)，在這p維空間中定義距離，距離較近的點(diǎn)歸為一類。

樣本之間的歐式距離是樣本各個(gè)變量值的差的平方的平方根，即

將每個(gè)點(diǎn)聚類到離該點(diǎn)最近的聚類中去，按就近原則將每一個(gè)觀測(cè)量選入一個(gè)類中，根據(jù)（1）式計(jì)算各個(gè)類的中心位置（即均值）作為新的聚心。

（3）將計(jì)算出來(lái)的新聚心重新進(jìn)行分類，繼續(xù)計(jì)算各個(gè)類中心位置作為新聚心。反復(fù)執(zhí)行步驟（2）、（3），直到聚類中心不再進(jìn)行大范圍移動(dòng)或者聚類次數(shù)達(dá)到要求為止。

2.2.3 訓(xùn)練樣本分類過(guò)程

（1）采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)法將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)去量鋼化。

（2）預(yù)先選定聚類數(shù)目為4，則標(biāo)準(zhǔn)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(duì)應(yīng)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(cè)試樣本的類別判定

在訓(xùn)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(biāo)準(zhǔn)化后的待測(cè)數(shù)據(jù)代入判別函數(shù)就能得知數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)學(xué)生的體質(zhì)健康所屬類別，從而達(dá)到評(píng)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(duì)P維空間中的某點(diǎn)x=(x1，x2，x3，…，xp)尋找一個(gè)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(duì)象所具備的特征變量反映出來(lái)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(shè)A和B是需要判別的2組，觀測(cè)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(duì)應(yīng)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(diǎn)，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(duì)男大學(xué)生體質(zhì)進(jìn)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(duì)女大學(xué)生體質(zhì)進(jìn)行判斷的4類線性判別的函數(shù)：

獲得判別函數(shù)之后，對(duì)于待測(cè)樣本，xi=（x1i，x2i，x3i，x4i，x5i，x6i），將其標(biāo)準(zhǔn)化后代入以上判別函數(shù)，就能夠獲得與之相應(yīng)的判別得分，也就是Y值，接著按照判別的得分實(shí)施分類，它所具備的判別規(guī)則是把全部4類Y值實(shí)施對(duì)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(dá)到99.3%和99.2%，分類結(jié)果具有很高的可行性。

3.3 預(yù)測(cè)分析

在此將男生當(dāng)作案例進(jìn)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(biāo)準(zhǔn)化（Z身高表示Z-score標(biāo)準(zhǔn)化后的身高數(shù)據(jù)），然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行判別預(yù)測(cè),如表5所示。

表5 樣本預(yù)測(cè)結(jié)果

表5中Y1、Y2、Y3、Y4分別代表了4個(gè)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(yù)測(cè)，成功預(yù)測(cè)類別的概率為95%。

4 結(jié)論

建立綜合評(píng)價(jià)大學(xué)生的體質(zhì)健康分級(jí)模型，只要具備6類指標(biāo)值，把相應(yīng)的數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化后代入至模型中，就能夠得到待測(cè)樣本所在類別，結(jié)果有一定的準(zhǔn)確性。本文采用擬定新指標(biāo)，充分考慮到了人體內(nèi)部因素，目前的學(xué)生體質(zhì)健康評(píng)估數(shù)據(jù)均是人工測(cè)試，存在較多誤差，智能化健康促進(jìn)服務(wù)系統(tǒng)避免了人工測(cè)量的誤差，且采用簡(jiǎn)單儀器操作即可測(cè)得人體相應(yīng)指標(biāo)，減少了數(shù)據(jù)采集中的誤差，是大學(xué)生體質(zhì)健康評(píng)估的重要科學(xué)支撐。

[1]關(guān)海濤.2000-2004年我國(guó)學(xué)生體質(zhì)健康監(jiān)測(cè)結(jié)果分析[J].體育世界（學(xué)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(xué)生體質(zhì)監(jiān)測(cè)結(jié)果分析[J].運(yùn)動(dòng)，2011（6）：97-99.

[3]武嬌,顧興全.灰關(guān)聯(lián)模式評(píng)估模型在大學(xué)生體質(zhì)健康水平綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2006，36（3）：63-69.

[4]石娟娟.大學(xué)生體質(zhì)健康綜合評(píng)價(jià)分級(jí)模型構(gòu)建的研究[D].武漢:華中科技大學(xué)，2009.

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

[6]肖夕君,王冬冬.大學(xué)生體質(zhì)健康評(píng)測(cè)指標(biāo)體系的實(shí)證研究[J].山東體育學(xué)院學(xué)報(bào),2010，26（10）：66-69.

[7]何江川.我國(guó)十七個(gè)少數(shù)民族大學(xué)生健康水平的因子分析[J].北京體育大學(xué)學(xué)報(bào),2004，27（10）：1359-1361.

[8]欒麗華.聚類算法研究[D].南京:南京師范大學(xué)，2004.

[9]高惠璇.應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析[M].北京:北京大學(xué)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(shí)間：2017-1-3 17:19

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

2016-04-27

國(guó)家統(tǒng)計(jì)局計(jì)劃項(xiàng)目（2013LY080）和安徽省高校科研平臺(tái)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目。

郎文君，女，安徽安慶人，安慶師范大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)閼?yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)。

E-mail:1175871851@qq.com

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