[發明專利]一種體育考試訓練培養方法

在審

• 申請號: 202110699348.4
• 申請日: 2021-06-23
• 公開（公告）號: CN113592678A
• 公開（公告）日: 2021-11-02
• 發明（設計）人: 秦軼群;張俊;田澤宇;王光琪;刁杰明;程正熙;駱磊
• 申請（專利權）人: 蕪湖職業技術學院
• 主分類號: G06Q50/20
• 分類號: G06Q50/20;G06K9/62
• 代理公司: 江蘇海越律師事務所 32402
• 代理人: 云潔

1.一種體育考試訓練培養方法，其特征在于，步驟如下：

步驟S100、通過數據采集在線上移動端APP上獲取用戶運動原始數據并將原始數據導入云數據庫；

步驟S200、將所獲取的運動數據進行清洗、分析、抽取，并提取有用信，

步驟S300、再將數據導入云數據庫中，再結合每一位用戶的運動數據進行初步的用戶畫像；

步驟S400、為用戶提供個性化的訓練方式。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S200包括：

S201對原始數據的清洗，確保用戶數據的準確性；

S202對清洗后的數據進行抽取和分析，確保用戶數據的可用性；

其中數據清洗包括：

S2001預處理階段，將數據導入處理工具；

S2002去除和補全有缺失的數據，其中有四個步驟：

2002-1)確定缺失值范圍：對每個字段都計算其確實值比例，然后按照字段重要性和缺失比例制定策略；

2002-2)去除不需要的字段；

2002-3)填充缺失內容；通過其他信息，包括通過身份證號碼推算性別、籍貫、出生日期、年齡；通過前后數據補全，時間序列確定，使用前后的均值填充；當缺失的數據多時，使用平滑處理；

2002-4)重新取數，若某些數據指標非常重要又缺失率高，通過和取數人員或業務人員了解，是否有其他渠道取到相關數據；

S2003去除和修改格式和內容錯誤的數據，其中包括：

2003-1)時間、日期數值顯示格式不一致；

2003-2)內容中含有不該存在的字符；

2003-3)內容與該字段應用的內容不符合；

S2004去除和修改邏輯錯誤的數據，其中包括：

S2004-1)去重；

S2004-2)去除不符合常理的數值；

S2004-3)修正自相矛盾的內容；

S2005去除不需要的數據；

S2006關聯性驗證；

S203然后基于用戶的基礎數據、利用技術手段進行行為建模，對用戶進行一個初步的用戶畫像。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述S203用戶畫像使用算法為Kmeans算法，其中Kmeans算法具體為:

S2011確定一個用戶運動標簽聚類個數K；

S2012選定K個D維向量作為用戶運動標簽初始類中心；

S2013對每個樣本計算與聚類中心的距離，選擇最近的作為該樣本所屬的類；

S2014在同一類內部，重新計算聚類中心即幾何重心不斷迭代，直到收斂：

其中，N(N∈N^*)表示N個D維向量作為初始類中心；K(K∈N^*)表示聚類個數；r_nk表示數據點x_n被歸類到μ；x_n表示n個數據樣本點，即用戶的運動數據；μ表示樣本所屬的類別，即用戶運動標簽。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S300通過每一位用戶的每日的運動數據對該用戶進行運動大數據分析，采集通過該用戶運動前、運動中、運動后的身體狀態數據，包括：

S301采集用戶運動前、中、后的身體狀態數據；

S302對采集的數據進行大數據分析；

所述大數據分析是基于樸素貝葉斯分類算法，具體步驟為：

S3021采集數據，通過運動手表、手環移動端APP采集用戶健康基本信息；

S3022設定體征，設定用戶的體質特征屬性，如：高、體重、BMI，設定分類集合為:優秀、良好、及格、不及格；

S3023數據預處理，按照國家體質健康標準中的評分標準形成數據集，得到用戶體質分布圖；

S3024構建分類器，按照用戶不同的特征屬性進行分類，得到相應的分類結果，制定特別的干預計劃,加強體質鍛煉；

S400最后通過大數據分析為用戶提供個性化的訓練方案，提高用戶的訓練效率。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S400最后通過大數據分析為用戶提供個性化的訓練方案，提高用戶的訓練效率，包括：

S401將用戶運動數據可視化，讓運動看得見；

S402針對用戶的運動配速、習慣，結合大數據分析結果，為用戶提供個性化訓練方案。