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公开(公告)号:CN107680679B
公开(公告)日:2021-05-04
申请号:CN201710724181.6
申请日:2017-08-22
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G16H50/30
Abstract: 大数据驱动的学生有氧能力分群方法,它含以下步骤:1)将有氧能力数据作为隐马尔科夫模型(HMM)的观察数据,初始化HMM参数;2)训练HMM求解模型参数,据此HMM,基于观察序列进行HMM预测,求得状态转化序列;3)利用状态转化序列计算出每个学生的有氧能力模型;4)利用学生的有氧能力模型,使用KL距离计算每学生个体之间的相似度,得到学生之间的相似度矩阵,并使用层次聚类对学生体质进行分群。本发明提出了大数据驱动的学生有氧能力分群方法,能够据有氧能力将学生进行分群处理,实现学生体质的个性化画像与分群,可用于体育个性化锻炼、训练。
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公开(公告)号:CN107680679A
公开(公告)日:2018-02-09
申请号:CN201710724181.6
申请日:2017-08-22
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G16H50/30
Abstract: 大数据驱动的学生有氧能力分群方法,它含以下步骤:1)将有氧能力数据作为隐马尔科夫模型(HMM)的观察数据,初始化HMM参数;2)训练HMM求解模型参数,据此HMM,基于观察序列进行HMM预测,求得状态转化序列;3)利用状态转化序列计算出每个学生的有氧能力模型;4)利用学生的有氧能力模型,使用KL距离计算每学生个体之间的相似度,得到学生之间的相似度矩阵,并使用层次聚类对学生体质进行分群。本发明提出了大数据驱动的学生有氧能力分群方法,能够据有氧能力将学生进行分群处理,实现学生体质的个性化画像与分群,可用于体育个性化锻炼、训练。
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