[发明专利]一种基于高斯混合分布的群体体质评估方法有效
| 申请号： | 201910570304.4 | 申请日： | 2019-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN110349673B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 赵宏伟;张宝亮;赵浩宇;范丽丽;胡黄水;李星;姚瑶;张原瑞;王万鹏;刘萍萍 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨龙科专利代理有限公司 23206 | 代理人： | 高媛 |
| 地址： | 130012 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于高斯混合分布的群体体质评估方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：将未标记的体育测试数据随机分成若干段作为测试数据与训练数据；步骤2：对步骤1中的各段测试数据与训练数据进行预处理操作；步骤3：使用非监督学习算法提取各组特征数据；步骤4：拟合步骤3得到的各组特征数据，判断混合分布的个数；步骤5：利用EM算法计算各混合分布的权重、均值；步骤6：建立三级评价模型，将步骤4与步骤5的观察和计算结果代入三级评价模型和群体体质评估量化公式中，得出等级和评分结果。本发明完全独立于个体体质评价结果，不需要依靠个体评价的结果，即得出群体体质评估结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 分布 群体 体质 评估 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于高斯混合分布的群体体质评估方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤1：将未标记的体育测试数据随机分成若干段作为测试数据与训练数据；步骤2：对步骤1中的各段测试数据与训练数据进行预处理操作；步骤3：将步骤2预处理后的训练数据作为卷积神经网络模型的每次输入，使用非监督学习算法提取各组特征数据；步骤4：拟合步骤3得到的各组特征数据，判断混合分布的个数；步骤5：根据步骤3得到的各组特征数据，利用EM算法计算各混合分布的权重、均值；步骤6：建立三级评价模型，将步骤4与步骤5的观察和计算结果代入三级评价模型和群体体质评估量化公式中，得出等级和评分结果。
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