于岱峰,鐘亞平,于亞光

基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在人體肌肉力量數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用
——以人體握力肌肉力量測(cè)試數(shù)據(jù)研究為例

于岱峰,鐘亞平,于亞光

為了科學(xué)地評(píng)價(jià)人體握力肌肉力量測(cè)試數(shù)據(jù),應(yīng)用人體肌肉力量測(cè)試系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對(duì)人體握力肌肉力量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。研究發(fā)現(xiàn),采用肌肉力量 F-T變化過(guò)程曲線(xiàn),可定量地反映人體握力的最大力量、啟動(dòng)力量、相對(duì)力量等參數(shù),通過(guò)應(yīng)用 ID3算法、決策樹(shù),可以確定出不同測(cè)試參數(shù)的根節(jié)點(diǎn),為選擇人體握力 Gain(K3)指標(biāo),作為評(píng)價(jià)人體握力肌肉力量指標(biāo),提出科學(xué)依據(jù)。

數(shù)據(jù);挖掘;分析;決策樹(shù);人體握力肌肉力量

引言

肌肉力量是指肌肉緊張或收縮時(shí)對(duì)抗阻力的能力,也是人體能夠產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)的惟一動(dòng)力來(lái)源,因此,力量能力是在競(jìng)技體育中決定運(yùn)動(dòng)成績(jī)的體能要素之一。

近年來(lái),國(guó)內(nèi)、外在研究人體肌肉力量的方面,主要集中在對(duì)人體肌肉力量的測(cè)試方法、測(cè)試儀器等方面的研究,而對(duì)測(cè)試結(jié)果的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理,仍停留在一般性的分析和統(tǒng)計(jì)性處理、相關(guān)性的比較和檢驗(yàn)上。對(duì)于體育科學(xué)研究中采集到的大量原始數(shù)據(jù)結(jié)果,缺乏更深層次的數(shù)據(jù)挖掘研究和決策分析,更無(wú)法發(fā)現(xiàn)測(cè)試數(shù)據(jù)中隱含著的東西。雖然,統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在體育科學(xué)研究中取得了有目共睹的成果,但在應(yīng)用數(shù)據(jù)分析過(guò)程中,暴露出了統(tǒng)計(jì)方法自身的局限性,使我們?cè)诮鉀Q和分析大量實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)中,顯得不盡人意。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn),為人們從大量的數(shù)據(jù)中,抽取隱藏在數(shù)據(jù)之間的有用信息,提供了科學(xué)的方法[2]。

本文在前期對(duì)人體背力、握力數(shù)據(jù)的采集方法的研究基礎(chǔ)上[4,5],將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于測(cè)試人體肌肉力量的數(shù)據(jù)分析中,為探討人體握力肌肉力量參數(shù)的結(jié)構(gòu)特征、相互關(guān)系,以及應(yīng)用 ID3算法對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行決策分析,提出理論依據(jù)。

1 研究對(duì)象與方法

1.1 研究對(duì)象

隨機(jī)抽取山東體育學(xué)院不同專(zhuān)業(yè)學(xué)生為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,其中男性23名,女性15名,應(yīng)用人體肌肉力量計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)[5],對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行測(cè)試與數(shù)據(jù)分析。

1.2 研究方法

1.2.1 測(cè)量方法

測(cè)試受試者的握力時(shí),要求受試者充分做好準(zhǔn)備活動(dòng),測(cè)試過(guò)程中要求受試者的雙手下垂置體側(cè),掌心向內(nèi),上臂稍向外,但不能超過(guò)30°。并用力握住握力計(jì)的測(cè)力部分,手臂不得左右擺動(dòng),左、右手各握3次,記錄測(cè)試結(jié)果。

1.2.2 測(cè)試儀器

人體肌肉力量測(cè)試裝置,采用兩只CZL-Y B型應(yīng)變式拉壓負(fù)荷傳感器組成,測(cè)力范圍:握力 0～100 kg;背力0～300 kg,最大橋壓為5 v,測(cè)試靈敏度2 mv/v,其非線(xiàn)性F·S為±0.02%。信號(hào)放大電路,采用了高性能、超低漂移運(yùn)算放大器作為輸入級(jí)放大,模擬信號(hào)輸出范圍0～5 v,測(cè)試精度:0.3級(jí)。

數(shù)據(jù)采集由M-8051為核心的單片機(jī)組成,采用12位高精度的A/D作為轉(zhuǎn)換芯片,轉(zhuǎn)換時(shí)間間隔35μs,轉(zhuǎn)換精度≤0.05%。

系統(tǒng)分析軟件采用Visul C++6.0作為開(kāi)發(fā)工具,以SQL SERVER-2000數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具。

1.2.3 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘(DatAMining簡(jiǎn)稱(chēng)DM),是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程,為使人們發(fā)現(xiàn)有用的新規(guī)律、新概念,提高研究人員對(duì)大量原始數(shù)據(jù)的深層理解、認(rèn)識(shí)和應(yīng)用[2,3]。數(shù)據(jù)挖掘分析方法很多,其中決策樹(shù)算法作為數(shù)據(jù)挖掘的一種重要方法,該方法可通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)有目的地分類(lèi),并從中發(fā)現(xiàn)或找出潛在的,有價(jià)值的信息,從而得到分析結(jié)果。而數(shù)據(jù)可視化挖掘,可加深對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)的理解,并用形象、直觀的計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)表示測(cè)試過(guò)程,為準(zhǔn)確表達(dá)原始數(shù)據(jù)和測(cè)試過(guò)程,以達(dá)到深入剖析測(cè)試數(shù)據(jù)的目的。

數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程,并非是采用一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)→模型→結(jié)果套用公式過(guò)程,通常針對(duì)不同的研究問(wèn)題,應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,其過(guò)程主要包括:數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型建立、評(píng)估與分析等幾部分組成,其步驟見(jiàn)圖1所示。

本研究以人體握力肌肉力量測(cè)試數(shù)據(jù)為例,對(duì)相關(guān)測(cè)試參數(shù)進(jìn)行可視化處理與測(cè)試參數(shù)決策分析。

圖1 本研究數(shù)據(jù)挖據(jù)流程圖

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在人體握力肌肉力量分析中的應(yīng)用

2.1 數(shù)據(jù)挖掘的可視化過(guò)程

展現(xiàn)大量測(cè)試數(shù)據(jù),是數(shù)據(jù)挖掘的重要內(nèi)容。數(shù)據(jù)挖掘可視化為支持多維數(shù)據(jù)的可視化提供了工具。數(shù)據(jù)可視化并不是把不同內(nèi)容、不同層次抽象問(wèn)題,以及不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)、觀察數(shù)據(jù)進(jìn)行相互結(jié)合,而是將不同屬性的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化映射,并把數(shù)據(jù)表轉(zhuǎn)換為可視化結(jié)構(gòu)的過(guò)程,然后通過(guò)坐標(biāo)定位、縮放比例等方法,創(chuàng)建可視化結(jié)構(gòu)圖,并通過(guò)人機(jī)交互動(dòng)作,控制這些參數(shù)的變換和顯示。將豐富的測(cè)試數(shù)據(jù)結(jié)果應(yīng)用圖像方法展現(xiàn)出來(lái),為科學(xué)研究和決策者提供了幫助。

2.1.1 肌肉力量的F-T曲線(xiàn)及相關(guān)參數(shù)

根據(jù)測(cè)力和時(shí)間的關(guān)系,將肌肉力量測(cè)試過(guò)程,局限到特定力與時(shí)間框架中,采用 F-T曲線(xiàn)的方法來(lái)描述、或解釋肌肉力量變化特征,其結(jié)果見(jiàn)圖2所示。

圖2 本研究肌肉力量F-T曲線(xiàn)圖

2.1.1.1 肌肉最大力量

根據(jù)力和時(shí)間函數(shù)關(guān)系,假若f(x)∈[0,t],因?yàn)閒(x)在[0,t]區(qū)間內(nèi)連續(xù)(見(jiàn)圖 2-A),所以,根據(jù)閉區(qū)間上連續(xù)函數(shù)的有界定理可知,f(x)在[0,t]上存有最大值。又因?yàn)閒′(x)≥0,所以,f(x)在[0,t]上是單調(diào)遞增的,從而,f(x)的最大值應(yīng)在右端點(diǎn)X=t處取得,即:

其中fmax為肌肉力量最大值,根據(jù)F-T曲線(xiàn)和數(shù)學(xué)計(jì)算,可以認(rèn)為:最大力是指,神經(jīng)肌肉系統(tǒng)通過(guò)最大隨意收縮所表現(xiàn)出的最高力值的能力[7]。但是肌肉最大力不等于絕對(duì)力量。

2.1.1.2 肌肉最大速率參數(shù)

人體握力肌肉力量變化速度V的最大值表示為:

2.1.1.3 肌肉力量變化率

我們認(rèn)為:通過(guò)對(duì)F-T曲線(xiàn)中力與時(shí)間的變化率的比值,可以定量反映和評(píng)定人體肌肉力量的變化率,其數(shù)學(xué)表示關(guān)系為:

2.1.1.4 其他肌肉力量參數(shù)

通過(guò)F-T曲線(xiàn)的關(guān)系,可以挖掘出其他肌肉力量參數(shù)(表 1)。

2.1.2 人體握力肌肉力量測(cè)試數(shù)據(jù)的分析

我們采用人體握力肌肉力量測(cè)試系統(tǒng),對(duì)4名男、女研究對(duì)象的右手握力進(jìn)行測(cè)試,其測(cè)試數(shù)據(jù)結(jié)果見(jiàn)表2所示。

表1 本研究測(cè)試參數(shù)一覽表

表2 本研究男、女右手握力測(cè)試參數(shù)一覽表

通過(guò)以上測(cè)試數(shù)據(jù)結(jié)果可以看出,男子右手的握力絕對(duì)力量一般要大于女子,這說(shuō)明由于男性雄性激素分泌增多,促進(jìn)了男性肌肉和骨骼體積的增大,因此,使男子的肌肉力量增長(zhǎng)速度要明顯高于女性,另外,大多數(shù)的男性喜歡參加一些具有發(fā)展力量和爆發(fā)力的體育運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目,例如:籃球、足球、田徑的投擲、中長(zhǎng)跑項(xiàng)目等,而這些活動(dòng)的開(kāi)展,對(duì)促進(jìn)男性的肌肉力量的增長(zhǎng),具有十分重要的幫助。而大多數(shù)的女性比較喜歡從事一些非力量性的,或者力量水平較低的活動(dòng),這在一定的程度上影響了女性肌肉力量的增長(zhǎng)。

在完成爆發(fā)性的動(dòng)作中,快慢肌纖維開(kāi)始收縮的時(shí)間差最短(只有幾毫秒),兩種肌纖維的開(kāi)始收縮時(shí)間幾乎是同時(shí)進(jìn)行的。據(jù)精確計(jì)算,快肌纖維較慢肌纖維要早些達(dá)到最大值(快肌為49～90 ms,慢肌為90～100 ms)。具體來(lái)說(shuō),在50～120 ms內(nèi)就可達(dá)到最大爆發(fā)力[11]。我們通過(guò)對(duì)不同男子和女子的啟動(dòng)力量 STK50的測(cè)試可以看出[5]:男子右手啟動(dòng)力量為0.830±0.077 kg,而女子的右手啟動(dòng)力量為0.540±0.079 kg。這說(shuō)明:男子的啟動(dòng)力量要大于女子。

男子的右手握力測(cè)試的曲線(xiàn)短,且峰值突出,而女子的測(cè)試曲線(xiàn)長(zhǎng),且波峰較低,呈逐漸下降趨勢(shì),但是,下降的速度要比男子慢。男子在絕對(duì)力量、爆發(fā)力、啟動(dòng)力量等參數(shù)方面均優(yōu)于女子。

在利用 F-T曲線(xiàn),通過(guò)計(jì)算 EXK參數(shù),(即:EXK=Δf/Δt)作為評(píng)價(jià)人體肌肉量變化率,即:通過(guò)測(cè)試同一時(shí)刻的 EXK參數(shù),可以看出:若ΔEXK的值>0,說(shuō)明人體肌肉力量的變化率處于增加狀態(tài),反之,則處于下降狀態(tài)。因此,通過(guò)測(cè)試不同專(zhuān)項(xiàng)運(yùn)動(dòng)員的 F-T曲線(xiàn),可以定量地反映人體肌肉力量的變化狀況。在表2所示數(shù)據(jù)中,可以根據(jù)不同測(cè)試對(duì)象的變化率值進(jìn)行直接比較,如測(cè)試對(duì)象01的肌肉力量變化率為19.11,02的肌肉力量變化率為13.00,通過(guò)變化率數(shù)值可以判斷01的快速力量?jī)?yōu)于02。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘的決策過(guò)程

傳統(tǒng)測(cè)試人體握力肌肉力量的方法,僅能一般性的對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)的局部或表面分析,缺乏對(duì)數(shù)據(jù)中更深層次的挖掘研究,以及對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)的整體特征的描述。因此,如何對(duì)大量數(shù)據(jù)資料進(jìn)行仔細(xì)篩選,從中找出或發(fā)現(xiàn)隱含規(guī)律和聯(lián)系,并應(yīng)用決策樹(shù)和 ID3方法快速分析、清理相似數(shù)據(jù),確定最終分析目標(biāo),對(duì)提高分析測(cè)試樣本的分類(lèi)的準(zhǔn)確率,起到重要作用。

2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘決策

采用決策樹(shù)和 ID3算法,評(píng)價(jià)人體肌肉力量測(cè)試參數(shù),對(duì)測(cè)試結(jié)果制約公平性的若干因素分析,進(jìn)行優(yōu)化評(píng)價(jià)。

2.2.1.1 決策樹(shù)

決策樹(shù)是一種樹(shù)狀的結(jié)構(gòu)圖,根據(jù)不同的研究問(wèn)題,將數(shù)據(jù)樣本劃分成不同的數(shù)據(jù)樣本子集,并在每個(gè)數(shù)據(jù)樣本子集上構(gòu)成一子節(jié)點(diǎn),對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行分類(lèi)的過(guò)程。構(gòu)造決策樹(shù)是為了快速找出或發(fā)現(xiàn)不同屬性和類(lèi)別的關(guān)系,并用它來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)未知類(lèi)別的類(lèi)型。

2.2.1.2 ID3算法

ID3算法是將樹(shù)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)上使用的信息增益度量進(jìn)行選擇測(cè)試屬性,將具有最高信息增益的屬性作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的測(cè)試屬性。由于該屬性對(duì)結(jié)果劃分中的樣本分類(lèi)所需的信息量較少,可使分析結(jié)果找到一棵更簡(jiǎn)單的樹(shù)。

設(shè)定S是s個(gè)數(shù)據(jù)樣本的集合,其標(biāo)號(hào)為Ci(i=1,…,m)具有m個(gè)不同值,由于si是Ci中的樣本數(shù),則所需信息為:其中Pi=Si/S為任意樣本屬于Ci的概率事件。

由期望信息和熵值可以得到對(duì)應(yīng)的信息增益,其計(jì)算公式為:

通過(guò)對(duì)計(jì)算每個(gè)屬性的信息增益,并選取具有較高增益的屬性作為給定集合S的測(cè)試屬性。并產(chǎn)生相應(yīng)的分支結(jié)點(diǎn)。

2.2.2 決策樹(shù)和ID3算法在人體握力肌肉力量分析中的應(yīng)用

通過(guò)對(duì)人體握力的絕對(duì)力量、握力/身高、握力/體重等參數(shù)指標(biāo)的評(píng)價(jià),可以反映出人體握力的多項(xiàng)特征,但是,隨著測(cè)試數(shù)據(jù)的增多,如何有效地使用測(cè)試結(jié)果進(jìn)行科學(xué)研究和對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在的相互關(guān)系和說(shuō)明問(wèn)題,或者從大量數(shù)據(jù)結(jié)果提煉出不易察覺(jué)的關(guān)系,并給出一個(gè)合理的理論解釋,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法無(wú)法得以解決,而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為此問(wèn)題的解決提供了方法上的依據(jù)。

本研究應(yīng)用人體肌肉力量測(cè)試系統(tǒng),通過(guò)對(duì)23名男運(yùn)動(dòng)員和15名女子運(yùn)動(dòng)員的人體肌肉力量測(cè)試參數(shù),如性別、身高、體重、握力絕對(duì)力量測(cè)試值、握力/身高 等參數(shù)。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的決策算法,針對(duì)不同變量進(jìn)行分裂選擇。下面以人體握力參數(shù)為例說(shuō)明決策算法的應(yīng)用(表 3)。

表3 本研究測(cè)試數(shù)據(jù)結(jié)果一覽表

2.2.2.1 數(shù)據(jù)特征提取

根據(jù)表1測(cè)試結(jié)果,對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行概念化抽取,以重新構(gòu)建新的屬性表。根據(jù)全國(guó)體質(zhì)監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定“優(yōu)”測(cè)試設(shè)定為A,等級(jí)為“Ⅲ”,“良”測(cè)試設(shè)定為B,等級(jí)為“Ⅱ”,“差”測(cè)試設(shè)定為C,等級(jí)為“Ⅰ”。統(tǒng)計(jì)樣本數(shù)為S。握力成績(jī) =K1;握力/身高成績(jī) =K2;握力/體重 ×100=K3。重新構(gòu)建概念化數(shù)據(jù)表,見(jiàn)表4所示。

我們應(yīng)用ID3算法對(duì)以上數(shù)據(jù)進(jìn)行信息增益的特征屬性檢驗(yàn),選擇出信息增益最大特征,以提取出決策樹(shù)的根結(jié)點(diǎn)。

由表2給出的樣本所需的期望信息為:

同理屬性K2、K3的信息增益分別為:

所以信息增益結(jié)果為:Gain(K3)>Gain(K2)>Gain(K1)

根據(jù)以上結(jié)果可以看出,K3的信息增益最大,因此選K3屬性為根節(jié)點(diǎn),并在對(duì)應(yīng)的每個(gè)根節(jié)點(diǎn)下創(chuàng)建分枝。其決策樹(shù)見(jiàn)圖4所示。

表4 本研究概念化數(shù)據(jù)成績(jī)集一覽表

圖4 決策樹(shù)

2.2.2.2 對(duì)決策樹(shù)的解釋

通過(guò)對(duì)握力參數(shù)分析,可以得出3個(gè)指標(biāo)參數(shù)的信息增益為 Gain(K3)>Gain(K2)>Gain(K1),結(jié)果表明,在所選擇的3個(gè)握力評(píng)價(jià)指標(biāo)參數(shù)中,使用 Gain(K3)對(duì)人體握力進(jìn)行評(píng)價(jià)具有更高的效度。通過(guò)理論推演的方法也可對(duì)這一結(jié)果進(jìn)行佐證。體重大的人一般具有較大的絕對(duì)力量,并隨著體重增大,絕對(duì)力量值增大。這可以解釋為什么那些必須克服外部阻力項(xiàng)目(如投擲、摔跤等)運(yùn)動(dòng)員的身材一般都較大。而對(duì)于那些僅克服自身體重,但對(duì)速度、靈敏等素質(zhì)要求較高的項(xiàng)目(如體操、跳高等),運(yùn)動(dòng)員必須具備較高的相對(duì)力量,不同類(lèi)型的運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目對(duì)力量素質(zhì)有不同的要求。由此可知,絕對(duì)力量與體重是一種函數(shù)關(guān)系,體重的改變就會(huì)引起絕對(duì)力量的改變。但在有些情況下,僅僅對(duì)絕對(duì)力量評(píng)價(jià)是不合理的,會(huì)大大影響力量評(píng)價(jià)結(jié)果的信度。這是因?yàn)?肌肉力量不僅僅與肌肉的橫斷面積有關(guān),而且還與肌纖維類(lèi)型與募集、神經(jīng)系統(tǒng)的機(jī)能狀態(tài),對(duì)抗肌與主動(dòng)肌的協(xié)調(diào)性有關(guān),如果僅對(duì)絕對(duì)力量進(jìn)行評(píng)價(jià),其實(shí)質(zhì)就是僅僅對(duì)肌肉的橫斷面積(體重)進(jìn)行了評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)內(nèi)容的缺失造成了評(píng)價(jià)信度的降低,繼而導(dǎo)致決策失誤。而采用 Gain(K3)評(píng)價(jià)指標(biāo)就會(huì)消除了體重這一重要協(xié)變量的影響,使評(píng)價(jià)結(jié)果更具有可比性。因此,選擇人體握力 Gain(K3)即:握力/體重指標(biāo)參數(shù),作為評(píng)價(jià)人體肌肉力量的能力,要比單一選擇人體握力的“絕對(duì)力量”,作為評(píng)價(jià)人體肌肉力量的條件,更為合理、科學(xué)。

評(píng)價(jià)指標(biāo) Gain(K2)的評(píng)價(jià)效果基于二者之間也存在其合理性。多數(shù)研究表明,身高與體重具有很高的相關(guān)性[7],因此,Gain(K2)在一定程度上也可消除體重這一協(xié)變量的影響,盡管如此,但在消除協(xié)變量影響的效果上不如 Gain(K3),但優(yōu)于 Gain(K1)。上述分析表明,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以發(fā)現(xiàn)隱藏在大量測(cè)試數(shù)據(jù)后面的信息資源,為信息評(píng)定和思維決策提供更加合理的思路。

3 結(jié)論

1)采用肌肉力量 F-T曲線(xiàn),可定量地反映人體的最大力量、啟動(dòng)力量、相對(duì)力量等參數(shù)和肌肉力量變化過(guò)程;2)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、ID3算法和決策樹(shù)分析方法,可快速發(fā)現(xiàn)不同測(cè)試參數(shù)的根節(jié)點(diǎn),為數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)優(yōu)化評(píng)價(jià),提出依據(jù);3)選擇人體握力 Gain(K3)即:握力/體重指標(biāo)參數(shù),作為評(píng)價(jià)人體肌肉力量的能力,要比單一選擇人體握力的“絕對(duì)力量”,作為評(píng)價(jià)人體肌肉力量的條件,更為合理、科學(xué);4)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在人體握力測(cè)試參數(shù)分析的應(yīng)用,為科學(xué)評(píng)價(jià)人體握力測(cè)試結(jié)果和決策分析,以及發(fā)現(xiàn)測(cè)試數(shù)據(jù)后面的隱藏信息,提出新的探索思路,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可作為體育測(cè)量與評(píng)價(jià)的方法加以推廣。

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Application of DatAMining Technology in Human Muscle Power Data Analysis—Taking the Testing Data of Muscle Power of Grip Strength as Example

YU Dai-feng,ZHONGYa-ping,YU Ya-guang

In order to value the testing data of muscle power of human grip strength scientifically,this paper,applying the testing system of human muscle power and the datAMining technology,analyzes the data of human muscle power.The results show that F-T curve reflects the parameters of human body’s maximum power,starting power,relative power and the changing process of muscle power,sets the different root nodes of the parameters by using ID3 algorithm and decision tree.It provides the scientific basis for choosing the targets of human grip power Gain(K3)and alsofor valuing the human muscle power.

data;mining;analysis;decision tree;muscle power ofgrip strength

G804.8

A

1000-677X(2010)02-0070-05

2009-10-10;

2010-01-08

山東省科學(xué)技術(shù)廳項(xiàng)目(2007GG20008002);山東體育學(xué)院自然科學(xué)資助項(xiàng)目(071104)。

于岱峰(1955-),男,山東青島人,副教授,研究方向?yàn)檫\(yùn)動(dòng)生物力學(xué)、體育儀器器材,E-mail:YDF90971@163.com;鐘亞平(1968-),男 ,湖北武漢人 ,教授 ,博士 ,研究方向?yàn)轶w育信息技術(shù),E-mail:zhongyap@tom.com;于亞光(1986-),男,山東濟(jì)南人,研究方向?yàn)檫\(yùn)動(dòng)訓(xùn)練,E-mail:23896156@qq.com。

山東體育學(xué)院,山東濟(jì)南250063

Shandong Institute of Physical Education,Jinan 250063,China.