计算机工程

作者：李海林, 夏燕燕, 邹金串

单位：1. 华侨大学 信息管理系, 福建 泉州 362021;2. 华侨大学 体育学院, 福建 泉州 362021;3. 华侨大学 应用统计与大数据研究中心, 福建 厦门 361021

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

基金：国家自然科学基金（71771094，61300139）；福建省自然科学基金（2019J01067）；福建省社会科学规划项目（FJ2020B088）。

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。

来源：2022年第9期

《计算机工程》期刊编辑部

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