[发明专利]基于概率分布的运动处方有效性范围计算方法

说明书

本发明公开了一种基于概率分布的运动处方有效性范围计算方法，具体按照如下步骤实施：步骤1，整理用户数据库中的数据，提取用户属性；步骤2，根据步骤1中整理出来的用户数据，使用自编码器的K‑means算法对用户进行聚类；步骤3，选择某一个运动处方，根据步骤2中对用户的聚类结果，将所选择的运动处方进行归类；步骤4，根据步骤3在对处方进行分类之后，整理出此类别中所有使用过此处方的用户数据；步骤5，利用概率分布计算运动处方强度、时长、频率以及对处方的满意度评分的分布区间；步骤6，计算运动处方的有效范围。本发明基于概率分布的运动处方有效性范围计算方法，解决了现有技术中存在的运动处方有效性无法量化计算的问题。

技术领域

本发明属于运动处方有效性计算方法技术领域，涉及一种基于概率分布的运动处方有效性范围计算方法。

背景技术

运动处方有效性的计算在运动处方的生成以及参数的调整方面发挥了很大的作用，在参数的调整方面运动处方有效性的范围可以作为参数确定的一个标准和大致方向，并且在后续的运动计划的生成方面也是一个参数的量化指标。

然而现在并没有关于运动处方有效性范围的具体计算方法，传统上的判断处方是否有效仅仅是根据使用者的主观判断，并没有提出方法去做到量化计算。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于概率分布的运动处方有效性范围计算方法，解决了现有技术中存在的运动处方有效性无法量化计算的问题。

本发明所采用的技术方案是，基于概率分布的运动处方有效性范围计算方法，具体按照如下步骤实施：

步骤1，整理用户数据库中的数据，提取用户属性；

步骤2，根据步骤1中整理出来的用户数据，使用融合自编码器的K-means算法对用户进行聚类；

步骤3，选择某一个运动处方，根据步骤2中对用户的聚类结果，将所选择的运动处方进行归类；

步骤4，根据步骤3在对处方进行分类之后，整理出此类别中所有使用过此处方的用户数据；

步骤5，利用概率分布计算运动处方中强度、时长、频率以及对处方的满意度评分的分布区间；

步骤6，计算运动处方的有效范围。

本发明的特征还在于，

步骤1具体为：

步骤1.1，根据用户数据库中的数据整理用户属性，用户属性主要包括姓名、性别、年龄、身高、体重、身体各个组成成分比重、所使用运动处方名称、处方强度、处方频率、处方时长、处方满意度；

步骤1.2，对整理出来的用户数据存入数据表中，对每个属性都进行归一化处理，其中，姓名用整数类型的id值表示；姓别用0和1表示，0表示男，1表示女；年龄用整数表示；身高用整数表示；体重用浮点数表示；肌肉重、骨矿盐含量、瘦体重、脂肪重、脂肪百分比、总水用浮点数表示；运动处方名称用整数类型的id表示；处方强度用浮点数表示；处方频率用浮点数表示；处方时长用浮点数表示；处方满意度用浮点数表示；然后使用函数对每一个属性值进行归一化处理，其中x′是归一化之后在[0,1]范围之内的值，x为需要被归一化的值，min是数据表中同一列中的最小值，max为数据表中同一列中的最大值。

步骤1.1中身体各个组成成分包括肌肉重、骨矿盐含量、瘦体重、脂肪重、脂肪百分比、总水。

步骤2具体为：

步骤2.1，定义用户属性矩阵U∈R^m×n，其中，m表示用户的数量，n表示用户的属性个数；