基于CPET时序聚类的中长跑耐力运动员选拔方法

摘要：

心肺运动试验(CPET)能将人体的呼吸系统、心血管系统等综合为一体,不仅能够体现受试者的有氧运动能力,评估受试者的心肺耐力,而且能以整体整合医学的视角来研究受试者对运动的应激反应.为对CPET数据进行凝聚层次聚类分析,提出一种基于时间序列形态特征的算法.选取15名业余中长跑运动员的CPET数据作为聚类对象,聚类指标选取了表征有氧能力和心肺耐量的耗氧量、二氧化碳、心率、分钟通气当量、代谢当量、生理死腔与潮气量比值、呼吸商及每搏输出量等8类指标,体现运动员摄取、利用氧的效率、肺循环以及心功能等综合状况.通过聚类分析发现受试者个体差异较大,未出现明显的"群居分布"特征,根据轮廓系数评估可剔除心肺耐量较差的测试者.实验结果表明,该算法在确保聚类准确率的同时能够降低数据压缩率,且对形态特征显著的数据集进行聚类效果更佳.

关键词：时间序列聚类、心肺运动试验、耐力运动员、运动员选拔、动态时间弯曲

所属期刊栏目：48

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;福建省自然科学基金项目;福建省社会科学规划项目

在线出版日期：2022-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：262-268