肖利

摘要：科學(xué)健身是當(dāng)前運(yùn)動(dòng)者的目標(biāo)，如何根據(jù)運(yùn)動(dòng)者個(gè)體差異得到最佳的運(yùn)動(dòng)量是制定科學(xué)健身方案的依據(jù)。對此設(shè)計(jì)了一款運(yùn)動(dòng)健身測評系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用MFC框架開發(fā)、C++語音編寫，SQLServer作為運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫，根據(jù)運(yùn)動(dòng)者各項(xiàng)生理指標(biāo)，結(jié)合改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和模糊綜合評價(jià)方法，實(shí)現(xiàn)了個(gè)體最佳運(yùn)動(dòng)量預(yù)測。為健身愛好者科學(xué)健身方案的制定提供了參考。

關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法;App客戶端;MFC框架;生理指標(biāo)

中圖分類號(hào)：G643

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DesignofMobileAppSystemforExerciseFitnessEvaluation

XIAOLi

（

JiangxiCollegeofApplicationScienceandTechnology，InstitutionofEducationand

PhysicalEducation，Nanchang330100，China

）

Abstract：Scientificfitnessisthegoalpursuedbycurrentathletes.Howtogetthebestamountofexercisebasedonindividualdifferencesisthebasisformakingscientificfitnessprogram.Thispaperdesignsasportsfitnessevaluationsystem.ThesystemusesMFCframeworkdevelopment，C++voiceprogramming，SQLserverasthesportsdatastoragedatabase，dependingonthephysiologicalindicatorsoftheathletes，combinedwiththeimprovedneuralnetworkalgorithmandfuzzycomprehensiveevaluationmethod，itrealizestheindividualoptimalexerciseprediction.Itprovidesareferencefortheestablishmentofscientificfitnessprogramforfitnessenthusiasts.

Keywords：neuralnetworkalgorithm;APPclient;MFCframework;physiologicalindexes

0引言

隨著人們生活水平的提高，運(yùn)動(dòng)健身成為日常生活的重要組成部分?？茖W(xué)健身方法能夠按照個(gè)體水平如身高、體重、肺活量、脂肪率、心率等，對運(yùn)動(dòng)量進(jìn)行有效的評估和預(yù)測[1]。可穿戴設(shè)備的開發(fā)為科學(xué)健身提供了更加完善的評估平臺(tái)，如三星的GearFit、蘋果的iWatch等，但這些設(shè)備只具備路程、鍛煉時(shí)間、熱量消耗等預(yù)測功能，采集對象大多為運(yùn)動(dòng)者的心跳數(shù)據(jù)，評價(jià)方式單一，預(yù)測結(jié)果離實(shí)際情況還有一定的差距[23]。因此，本文利用改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合個(gè)體體質(zhì)水平建立最佳運(yùn)動(dòng)量預(yù)測模型，采用生理指標(biāo)傳感器采集個(gè)體水平參數(shù)，并開發(fā)運(yùn)動(dòng)健身測評系統(tǒng)，為運(yùn)動(dòng)愛好者提供更加科學(xué)、全方位的運(yùn)動(dòng)測評。

1改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最佳運(yùn)動(dòng)量預(yù)測模型

1.1樣本過濾

為了更加精準(zhǔn)的描述運(yùn)動(dòng)與個(gè)體體質(zhì)的關(guān)系，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本要采用體質(zhì)相近的不同個(gè)體數(shù)據(jù)，來提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精準(zhǔn)度。與運(yùn)動(dòng)密切相關(guān)的體質(zhì)指標(biāo)為選擇反應(yīng)時(shí)、脂肪率、心率、肺活量、身高及體重。為了使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各個(gè)節(jié)點(diǎn)收斂至有效范圍內(nèi)，將運(yùn)動(dòng)個(gè)體生理指標(biāo)作為參考標(biāo)準(zhǔn)，過濾掉與生理指標(biāo)差距過大的數(shù)據(jù)[4]。兩個(gè)體質(zhì)差距的衡量公式為：

A=1n∑ni=1（ai-a0i）2

其中，a0i表示目標(biāo)體質(zhì)的第i相指標(biāo)歸一化值，ai表示對比體質(zhì)的第i相指標(biāo)歸一化值，n為指標(biāo)數(shù)量，A值越大即兩個(gè)評價(jià)體質(zhì)的差異性越大，當(dāng)A趨于0時(shí)說明被評價(jià)者體質(zhì)相近。

1.2最佳運(yùn)動(dòng)量預(yù)測模型

運(yùn)動(dòng)量隨著個(gè)體體質(zhì)的不同而呈現(xiàn)出不同階段的變化，因此找到一定周期內(nèi)最佳運(yùn)動(dòng)量成為該預(yù)測模型的關(guān)鍵[5]。筆者針對上述相似體質(zhì)數(shù)據(jù)，經(jīng)過多次匹配來預(yù)測運(yùn)動(dòng)量，并對運(yùn)動(dòng)后各體質(zhì)進(jìn)行打分，即可得到不同體質(zhì)在推薦運(yùn)動(dòng)量后的評分結(jié)果，并建立對應(yīng)關(guān)系，最高評分即為最佳運(yùn)動(dòng)量。因此，通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的改進(jìn)，得到如下體質(zhì)評分預(yù)測流程，如圖1所示。

經(jīng)過一階段運(yùn)動(dòng)測評戶，將結(jié)果擴(kuò)展至最佳運(yùn)動(dòng)量預(yù)測模式，如圖2所示。

2系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1總體設(shè)計(jì)

該系統(tǒng)建立網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，并構(gòu)建數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)個(gè)體的大量

運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。通過運(yùn)動(dòng)個(gè)體佩戴的生理指標(biāo)傳感器實(shí)施采集

運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)上傳至服務(wù)器后，經(jīng)過最佳運(yùn)動(dòng)量預(yù)測，將實(shí)時(shí)測評結(jié)果反饋給客戶端，如圖3所示。

系統(tǒng)終端會(huì)對運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，通過一段時(shí)間的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集后生成一條運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。運(yùn)動(dòng)周期結(jié)束后將運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)庫中，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測提供樣本數(shù)據(jù)，如圖4所示。

2.2功能設(shè)計(jì)

該系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)分為服務(wù)端和App客戶端兩個(gè)部分，服務(wù)端包括篩選模塊、網(wǎng)絡(luò)模塊、數(shù)據(jù)庫操作模塊;客戶端包括網(wǎng)絡(luò)模塊、算法模塊、顯示模塊和數(shù)據(jù)采集模塊，如圖5所示。

（1）服務(wù)端

篩選模塊主要實(shí)現(xiàn)篩選符合條件的數(shù)據(jù)，篩選參考依據(jù)為客戶端輸入的個(gè)體參數(shù)和體質(zhì)相似度規(guī)則。當(dāng)客戶端向服務(wù)端發(fā)送最佳運(yùn)動(dòng)量預(yù)測請求時(shí)，該模塊會(huì)對數(shù)據(jù)進(jìn)行帥選;網(wǎng)絡(luò)模塊實(shí)現(xiàn)每個(gè)客戶端與服務(wù)器通信的建立。該模塊可接收客戶端上傳的數(shù)據(jù)和個(gè)體體質(zhì)參數(shù)，并將最佳運(yùn)動(dòng)量預(yù)測結(jié)果反饋至客戶端;數(shù)據(jù)操作模塊實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)對數(shù)據(jù)庫的操作，包括客戶端數(shù)據(jù)保存、數(shù)據(jù)訪問等。

（2）App客戶端

客戶端的網(wǎng)絡(luò)模塊與服務(wù)端網(wǎng)絡(luò)模塊相連，并建立通信?？蓪€(gè)體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)上傳、提交最佳運(yùn)動(dòng)量預(yù)測請求、接受學(xué)習(xí)樣本;算法模塊集合了改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度模糊評價(jià)方法和階段運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)記錄的構(gòu)建方法;顯示模塊具有可視化界面，能夠?qū)崟r(shí)顯示個(gè)體運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度測評數(shù)據(jù)個(gè)下一個(gè)周期最佳運(yùn)動(dòng)量預(yù)測結(jié)果;數(shù)據(jù)采集模塊通過傳感器能夠?qū)崟r(shí)采集個(gè)體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，能夠按照個(gè)體設(shè)定將個(gè)體體質(zhì)參數(shù)錄入系統(tǒng)。

3系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

本系統(tǒng)客戶端采用MFC框架開發(fā)，服務(wù)端采用C++語音編寫，數(shù)據(jù)庫為SQLServer。通過運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集后，App客戶端顯示各指標(biāo)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如主觀用力感、呼吸商、相對攝氧量、乳酸、心率。數(shù)據(jù)采集和基本參數(shù)設(shè)置后，可通過“上傳運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)”將該階段運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)上傳至服務(wù)器，來構(gòu)建該階段運(yùn)動(dòng)記錄。系統(tǒng)可通過服務(wù)中的記錄輸出下一階段最佳運(yùn)動(dòng)量結(jié)果，如圖6所示。

此外，還能夠通過基本參數(shù)設(shè)置，如隸屬度參數(shù)、權(quán)重參數(shù)、運(yùn)動(dòng)量預(yù)測參數(shù)等屬于，以免系統(tǒng)預(yù)測結(jié)果超過人體的合理范圍，如圖7所示。

4總結(jié)

本文針對目前運(yùn)動(dòng)健身測評系統(tǒng)測評方式單一、預(yù)測結(jié)果不準(zhǔn)確等問題，設(shè)計(jì)了一款基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的運(yùn)動(dòng)測評系統(tǒng)。該系統(tǒng)采集個(gè)體生理指標(biāo)，通過體質(zhì)參數(shù)設(shè)定完成對未來運(yùn)動(dòng)量的預(yù)測。系統(tǒng)融合了模糊綜合評價(jià)方法、個(gè)體差距衡量算法，能夠根據(jù)不同類型體質(zhì)運(yùn)動(dòng)者提供最佳運(yùn)

動(dòng)量數(shù)據(jù)，對健身愛好者運(yùn)動(dòng)方案的制定提供了參考。該系統(tǒng)的研發(fā)對普通大眾科學(xué)運(yùn)動(dòng)方案的制定提供了數(shù)據(jù)參考，使得健身愛好者能夠?qū)崟r(shí)掌控自身的生理特征。該系統(tǒng)應(yīng)用在健身房可讓健身愛好者數(shù)據(jù)得以快速的聚合并利用，健身教練能夠根據(jù)數(shù)據(jù)制定出更加符合個(gè)體的周期性運(yùn)動(dòng)方案。此外，在醫(yī)療康復(fù)訓(xùn)練中，醫(yī)生也可以根據(jù)康復(fù)者生理指標(biāo)進(jìn)行康復(fù)運(yùn)動(dòng)計(jì)劃的制定。在今后的研究中，將針對不同運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目開發(fā)出具有針對性的運(yùn)動(dòng)量測評功能，以期為專業(yè)運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練方案的制定提供更加科學(xué)的指導(dǎo)。

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（收稿日期：2020.05.18）