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        基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大學(xué)生體質(zhì)健康影響因素研究

        2020-05-24 08:15:46王泓淏譚輝煌
        頌雅風(fēng)·藝術(shù)月刊 2020年4期
        關(guān)鍵詞:大學(xué)生模型

        ◎王泓淏 譚輝煌

        體質(zhì)健康包括心理發(fā)展、生理健康、社會適應(yīng)性等,體質(zhì)健康具有后天可塑性,因為內(nèi)外環(huán)境始終會影響人類的生存與發(fā)展。不同的體育鍛煉水平、物質(zhì)生活條件,體質(zhì)健康狀態(tài)也會存在差異性。健康的體魄是大學(xué)生全面發(fā)展的必備基礎(chǔ)。隨著時代不斷變化,大學(xué)生的生活方式也發(fā)生變化,總體上,影響大學(xué)生體質(zhì)健康的因素比較復(fù)雜,并且相互作用。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)映射能力,建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,分析大學(xué)生體質(zhì)健康影響因素,為提升大學(xué)生體質(zhì)健康提供理論依據(jù)。

        一、研究對象與方法

        (一)研究對象

        選取高校大學(xué)生600名,男生女生各有300名。體質(zhì)健康測試指標(biāo)包括800m跑(女)、1000m 跑(男)、仰臥起坐(女)、引體向上(男)、腹部皮脂厚度、肩胛部皮脂厚度、舒張壓、收縮壓、肺活量、坐位體前屈、握力、上臂部皮脂厚度、立定跳遠(yuǎn)、臀圍、脈搏、50m 跑、腰圍、胸圍、坐高、體重、身高。

        (二)研究方法

        前饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,輸入與輸出間的映射關(guān)系定義,應(yīng)用誤差反向傳播算(BP 算法)。BP 學(xué)習(xí)算法對各層神經(jīng)元的連接權(quán)值進(jìn)行修改,通過反復(fù)迭代的方式。連接權(quán)值輸出誤差信號最小時,可以映射輸入與輸出的函數(shù)關(guān)系。多層前饋網(wǎng)絡(luò)可以逼近任何一個連續(xù)函數(shù)。得到一個訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。BP 學(xué)習(xí)算法存在一些缺點,估計最優(yōu)單元數(shù),利用試驗和誤差方法。尚無理論指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)隱結(jié)點個數(shù)的選取。為保證收斂,阻止振蕩,學(xué)習(xí)速率必須保持很小。由此學(xué)習(xí)過程會減慢。學(xué)習(xí)效率高,學(xué)習(xí)過程會不穩(wěn)定。為提高收斂速率,需要增加一個動量項。

        二、結(jié)果與分析

        (一)建模

        使用樣本數(shù)據(jù)建模,測試訓(xùn)練誤差用110 組測試數(shù)據(jù)。檢驗?zāi)P途扔?10 組數(shù)據(jù)。訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)用剩下380 組數(shù)據(jù)。訓(xùn)練完后,對連接權(quán)值進(jìn)行修正,測試絕對誤差。開始時,隨著訓(xùn)練的進(jìn)行,絕對誤差逐漸下降。直到絕對誤差不再下降。如果不是最小的絕對誤差,應(yīng)再增加20萬次訓(xùn)練次數(shù),避免局部極小。根據(jù)三種激活函數(shù),對ward 網(wǎng)絡(luò)隱結(jié)點分組,用三層網(wǎng)訓(xùn)練模型,結(jié)果如表1。如果不考慮動量項、學(xué)習(xí)速率的影響,網(wǎng)絡(luò)性能較好的是30,以及13—13—13。可以選取ward網(wǎng)絡(luò)模型,精度更高,平均絕對誤差為0.913,擬合度0.986,相對誤差全部低于5%。

        表1 三層網(wǎng)絡(luò)模型的精度和誤差

        結(jié)果顯示,網(wǎng)絡(luò)性能較好時,動量項取0.7,學(xué)習(xí)速率取0.9。模型擬合度為0.987,平均相對誤差為l%,平均絕對誤差為0.803,相對誤差在1%以內(nèi)比率為53.7%,相對誤差在1%—2%的比率為35.6%,相對誤差在2%—5%的比率為10.7%,相對誤差在5%—10%為0。建立各指標(biāo)與體質(zhì)健康的多元回歸模型,經(jīng)方差分析,P=0.000,F(xiàn)=914.257。標(biāo)準(zhǔn)誤差為2.152,擬合度為0.924。經(jīng)t 檢驗,各自變量全部顯著有效,模型顯著性高。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠映射出各指標(biāo)與學(xué)生體質(zhì)健康的函數(shù)關(guān)系。

        (二)結(jié)果

        考察單個指標(biāo)與大學(xué)生體質(zhì)健康的關(guān)系。影響大學(xué)生體質(zhì)健康的因素主要包括身體素質(zhì)、形態(tài)發(fā)育、生理機能、柔韌耐力。其中身體素質(zhì)的相關(guān)性最高,包括肺活量、引體向上/仰臥起坐、握力、立定跳遠(yuǎn)、50 米跑、坐高、身高。其次相關(guān)性較高的是形態(tài)發(fā)育,包括上臂部皮脂厚度、腹部皮質(zhì)厚度、肩胛部皮脂厚度、臀圍、腰圍、胸圍。然后是生理機能,包括舒張壓、收縮壓、脈搏。最后為柔韌耐力,包括耐力跑、坐位體前屈。

        三、結(jié)語

        本文研究顯示,大學(xué)生體質(zhì)健康的影響因素,相關(guān)性從高到低是身體素質(zhì)、形態(tài)發(fā)育、生理機能、柔韌耐力,教師和學(xué)生可以根據(jù)影響情況,合理組織相關(guān)訓(xùn)練。

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