張海亭 葉德平

（陸軍勤務學院 重慶 400030）

1 引言

一直以來，我軍軍人人體尺寸數據的采集，主要依靠人工使用皮尺測量人體的頭圍、身高、胸圍、腰圍和腳長等基本數據，這種數據采集方法存在對測量者專業(yè)知識要求高、數據錄入統(tǒng)計匯總任務繁瑣、數據測量不準確等諸多問題。受傳統(tǒng)方法著裝號型準確采集難、保障需求提報速度慢的制約，我軍被裝供應模式仍然停留在模糊概算和經驗式供應保障模式上，離精確化、精細化、精準化和按需供應保障還有很大差距［1］。在這種保障模式下，基層單位被裝管理人員為了確保官兵人人適體，不得不反復調換號型，造成了人財物的嚴重浪費；為了滿足各級的調號需求，全軍不得不保持較高比例的周轉量，造成庫存物資大量積壓，甚至造成許多不必要的損失浪費，因此科學合理的數據采集方法則顯得尤為重要。

2 頭圍數據采集方法優(yōu)化

根據07式軍服號型是由身高、頭圍、胸圍、腰圍和腳長這五個指標確定的標準要求，能否準確采集這五個指標就變得尤為重要［2］。其中身高可以通過測量的方法來進行數據采集，這一項相對準確。在征兵體檢過程中對頭圍采用測量的方法，事后對新兵的調查結果如圖1所示。通過調查結果顯示，對頭圍采用測量的方法數據誤差較大，因為頭圍數據的采集與頭發(fā)的濃密，每個人的頭形和測量的位置都有很大關系［3］?？紤]到軍帽戴起來比較方便，可以在每個人武部配發(fā)一定數量的軍帽，對頭圍的測量直接采用試戴的方法來解決，這樣更能保證數據的準確性，減少了后期的調號等過程。

圖1 2017年作訓帽適體率調查結果

3 腳長數據采集方法優(yōu)化

目前，在征兵體檢過程中腳長數據的采集主要采用自報號型的方法，相比之前采用測量的方法要準確一些，但仍存在應征青年自報的鞋碼不符合實際的情況。為了提高數據的準確性，在數據采集中增加數據校驗的功能，具體步驟如下。

1）根據身高和腳長的關系，計算出腳長的合理范圍［h/7，h/6］（其中h為應征青年的身高數據）；

2）再根據腳長與鞋碼之間的關系，計算出鞋碼的合理范圍［L2*2-10，L1*2-10］（其中L1、L2分別為應征青年腳長的上下限）。

通過自報號型與數據校驗相結合能大大提高數據的準確性［4］。比如身高180cm的男軍人，腳長的合理范圍［25.7，30.0］（單位：cm），對應鞋碼的合理范圍［41，50］（單位：碼），如果他自報的號型為39碼，則數據存在問題，在系統(tǒng)錄入的時候會提醒數據異常，如果為42碼，則數據合理，可以直接錄入。

4 胸圍、腰圍數據采集方法優(yōu)化

胸圍、腰圍的測定，我們根據個人肥胖指數與身高、體重之間存在的關系（即BMI=體重（kg）/身高（m）的平方，由此推斷肥胖指數情況與著裝軍服號型之間也應該存在一定關系［5］。因此，我們對近十年來湖北省新兵中人體的基本數據（身高、體重）與軍服號型的關系長時間研究后發(fā)現(xiàn)，07式軍服號型與身高、體重之間的確存在一定關系［6］，配衣參數因子計算公式如下。

其中：η為配衣參數因子；w為體重，單位為kg；h為身高，單位為cm。

表1示意了一個可能的配衣數據表。

表1 配衣參數因子表示例

4.1 人體號型信息換算方法優(yōu)化的統(tǒng)計規(guī)律

通過大量實測之后，已經驗證了這種方法的準確性，圖2～4是根據數年來部隊測量數據的統(tǒng)計分析選取其中三個身高段得出的圖表，在下面的圖表中，橫坐標為體重值，縱坐標為胸圍值，胸圍值每4cm一個間隔，且取值點都在軍服號型分段點上。圖2～4中的黑點表示大量實際測量值在每一個體重值上的平均數，菱形點為根據實測值推演算法計算出的采樣點，具體如圖2～4所示。

圖2 165cm身高段胸圍-體重分布散點圖

圖3 170cm身高段胸圍-體重分布散點圖

圖4 175cm身高段胸圍-體重分布散點圖

通過圖2～4可以看到，我們采取的算法是完全根據實測值的分布軌跡取值，這樣就很好地符合了實際的體重-胸圍分布情況，可以使我們的測量結果達到非常高的準確度［7］。

4.2 人體號型信息換算方法優(yōu)化的算法示例

在實際測試中，落在菱形采樣點之間的體重值，將根據左右最近的兩個采樣點取得一個最小范圍的線性估值，如

一個175cm身高的測試者體重為80kg，首先計算出配衣參數因子，然后通過對175cm所屬號型段的配衣參數表進行查詢，可以得知其上衣型號為175/96，胸圍處于94～98之間［8］。

具體計算過程如下：

計算測試者的配衣參數因子：

通過身高175cm查表得到所屬型號段為173—177號型段在173—177號型段查表得知該值處于175/96號型范圍內，其對應的配衣參數因子的值域下限為13.46，上限為15.50，上衣型號確定為175/96。

4.3 人體尺寸信息采集方法優(yōu)化的效果驗證

2016～2017年經過近兩年的實際使用，我們得到了大量統(tǒng)計數據，可以很好地說明該模型在實際使用中的效果。

下述各表為按身高和號型分段的誤差統(tǒng)計表［9］，樣本總數為34357人。

表2為軍服號型測量的分段誤差統(tǒng)計，從最終的統(tǒng)計結果可以看到，在軍服號型測量方面，該模型達到了超過96%的準確率，誤差率僅為3.126%。

圖5為軍服測量的分段誤差統(tǒng)計曲線，縱坐標為人數，橫坐標為軍服號型［10］。

表2 軍服誤差分段統(tǒng)計表

圖5 軍服測量分段誤差統(tǒng)計曲線

從圖5可以看到，代表測量值的紅色曲線與代表實際值的藍色曲線差異非常微小，各個號型段的測量值與實際值基本一致［11］，誤差很小，這說明了該方法的準確性并不偏向任何一個特定的身高號型段，對各型號都有很好的符合程度。

5 結語

2018年我們按照新的軍人人體尺寸采集方法對該省軍區(qū)預征新兵重新建立人體尺寸數據庫，并在定兵后去除了未入伍人員的數據。依據該人體尺寸數據建立號型檔案庫，進一步進行號型分布統(tǒng)計分析。依據此數據進行編報了征兵被裝預算［12］，預置了相關被裝物資。

新兵起運前，該省軍區(qū)組織對入伍人員適體率情況進行征兵被裝發(fā)放適體率問卷調查，反饋回來適體率由原來往年88%提高到95%。從問卷調查反饋回來的征兵被裝發(fā)放適體率的結果來看，征兵被裝數據采集方法的優(yōu)化是具有顯著效應的。