Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ВЫБОРЕ ЗДОРОВЬЕСБЕРЕГАЮЩЕГО КУРСА ФИЗИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ

Дусакаева С.Т. 1 Агапова А.И. 1
1 ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный университет»
В статье рассмотрена актуальная проблема выбора наиболее приемлемого комплекса физических упражнений для женщин в возрасте от 20 до 65 лет в соответствии с их антропометрическими, физическими данными и основными показателями здоровья, обусловленная социальной значимостью вопросов недостатка физической активности преимущественно женской части населения в контексте сохранения здоровья. Приведена математическая постановка рассматриваемой проблемы, сформулированная в виде задачи классификации. В качестве алгоритма классификации для рассматриваемой математической модели выбран «случайный лес», поскольку он показал наилучшие результаты. Оценена значимость антропометрических, физических данных и основных показателей здоровья женщин в возрасте от 20 до 65 лет. Для каждого из полученных классов проанализированы и показаны основные группы рисков здоровья, приведены рекомендуемые программы тренировок и указано наиболее благоприятное количество посещений в неделю. Разработано программное обеспечение построенной математической модели, позволяющее автоматизировать процедуру подбора наиболее приемлемого здоровьесберегающего курса физических занятий. В качестве экспериментальной площадки для апробации построенной модели выбрана студия растяжки Lady stretch, расположенная в г. Оренбурге и специализирующаяся на пяти видах тренировок.
интеллектуальная система поддержки принятия решений
задача классификации
случайный лес
антропометрические и физические данные
показатели здоровья
1. Новостной портал России и мира [Электронный ресурс]. URL: https://www.rbc.ru/rbcfreenews/5b90087c9a794738d7b41fd2 (дата обращения: 07.05.2022).
2. Информационный портал России и мира [Электронный ресурс]. URL: https://www.kaggle.com/datasets/kukuroo3/body-performance-data (дата обращения: 12.02.2022).
3. Флах П. Машинное обучение. М.: ДМК Пресс, 2015. 400 с.
4. Делавье Ф., Гандил М. Анатомия силовых тренировок для женщин. Минск: Попурри, 2015. 368 с.
5. Путылин Д. Фитнес для девушек. Тело мечты без тренеров и диетологов. М.: АСТ, 2020. 256 с

Согласно [1], в современном мире 30 % людей сталкиваются с проблемой недостатка физической активности, причем 31,7 % из общего числа составляют женщины и 23,4 % мужчины. Под физической активностью подразумевается движение тела, требующее расхода энергии и являющееся одним из важнейших средств улучшения физического и психического состояния человека. Такого рода активность снижает риск развития многих неинфекционных заболеваний и приносит пользу обществу, поскольку укрепляет социальное взаимодействие и повышает вовлеченность людей в жизнь местного сообщества. Физическая активность – это не только вопрос общественного здравоохранения, но и один из показателей содействия благополучию местных сообществ, так как способствует защите окружающей среды и является инвестицией в жизнь будущих поколений. Отсутствие физической активности приводит к развитию онкологических заболеваний в 21–25 % случаев, диабету в 27 % случаев и к ишемической болезни сердца примерно в 30 % случаев [1].

Социальная значимость проблемы недостатка физической активности преимущественно женской части населения и недостаточная информированность потребительниц фитнес-услуг в вопросах выбора наиболее приемлемого комплекса упражнений, учитывающего антропометрические, физические данные и основные показатели здоровья женщин, определили цель исследования.

Цель исследования – разработать интеллектуальную систему поддержки принятия решений, позволяющую подобрать рациональную систему тренировок для женщин с учетом антропометрических, физических данных и основных показателей здоровья.

Для достижения поставленной цели в статье сформулированы и решены следующие задачи:

– ввести антропометрические, физические данные и основные показатели здоровья и выявить наиболее значимые из них;

– сформулировать правила определения классов для подбора программы тренировок в соответствии с исходными значениями антропометрических, физических данных и показателями здоровья;

– провести обзор различных групп физических занятий и оснований для их назначения;

– разработать интеллектуальную систему поддержки принятия решений, позволяющую подбирать наиболее приемлемую программу тренировок для женщин для сохранения или улучшения основных показателей здоровья;

– апробировать разработанную интеллектуальную систему поддержки принятия решений для выбора наиболее приемлемых тренировок.

Материалы и методы исследования

В соответствии с поставленными выше задачами для формализации введем следующие обозначения: missing image file – множество антропометрических данных, где х1 – возраст, х2 – рост и х3 – вес; Х2 = {х4, х5, х6} – множество физических данных, где х4 – сила, х5 – гибкость и х6 – выносливость; missing image file – множество основных показателей здоровья, где х7 – диастолическое артериальное давление, х8 – систолическое артериальное давление и х9 – индекс массы тела (ИМТ); missing image file – множество антропометрических, физических данных и основных показателей здоровья; missing image file– множество классов для подбора программы физических занятий, где у1 – А (Первый), у2 – B (Второй), у3 – C (Третий).

Требуется построить алгоритм missing image file, способный классифицировать произвольный объект х ∈ Х. Таким образом, для достижения поставленной цели требуется решить задачу классификации.

В качестве информационной базы исследования взята выборка физических, антропометрических данных и основных показателей здоровья женщин в возрасте от 20 до 65 лет, опубликованная на сайте [2]. Результаты работы наиболее известных алгоритмов классификации приведены в табл. 1.

Из табл. 1 следует, что при решении задачи классификации наилучшие результаты получены применением алгоритма «Случайный лес», поэтому в проводимом исследовании будет использован указанный алгоритм [3].

Решение задачи классификации позволило определить правила распределения женщин по классам. После табл. 1 приведены примеры правил для распределения женщин по классам в соответствии со значениями их антропометрических, физических данных и основных показателей здоровья.

Таблица 1

Результаты работы алгоритмов классификации

Алгоритм классификации

Точность тестовой выборки

Точность обучающей выборки

Логистическая регрессия

77,54 %

75,72 %

К-ближайших соседей (KNN)

78,08 %

76,29 %

Метод опорных векторов

77,94 %

75,99 %

Многослойный персептрон

86,2 %

83,74 %

Дерево решений

88,9 %

82,42 %

Случайный лес

93 %

85,63 %

Если missing image file. Уровень поддержки принятия набора данных для класса С (третьего) равен 56.

Если missing image file. Уровень поддержки принятия набора данных для класса В (второго) равен 2.

Если missing image file. Уровень поддержки принятия набора данных для класса А (первого) равен 30.

Таблица 2

Наиболее значимые физиологические данные и показатели здоровья

sit and bend forward_cm

Гибкость

0,361804

sit-ups counts

Выносливость

0,267832

imt

Индекс массы тела

0,106815

age

Возраст

0,092229

gripForce

Сила

0,065965

weight_kg

Вес

0,039247

systolic

Систолическое артериальное давление

0,023412

height_cm

Рост

0,022713

diastolic

Диастолическое артериальное давление

0,019982

missing image file

Рис. 1. Интерпретация физических данных и показателей здоровья

С помощью встроенного в библиотеку Scikit-Learn метода feature_importances_ выявлены наиболее значимые антропометрические, физические данные и основные показатели здоровья, приведенные в табл. 2.

Из табл. 2 следует, что к числу наиболее значимых признаков следует отнести физические признаки – гибкость и выносливость, показатель здоровья – индекс массы тела и антропометрический признак – возраст.

Результаты исследования и их обсуждение

Изучив возрастное распределение женщин информационной базы, заключаем, что в рассматриваемой выборке основную часть составляют женщины в возрасте от 20 до 40 лет, что согласуется с тем фактом, что основной целевой аудиторией фитнес-индустрии являются женщины указанной возрастной группы. Поэтому в проводимом исследовании для дальнейшего анализа будем опираться на эту возрастную группу. В соответствии со сделанным допущением на рис. 1 приведены возможные значения физических данных и основных показателей здоровья.

Из рис. 1 следует, что по выносливости нормой у женщин считается 30–40 приседаний за две минуты, допустимые значения варьируются в диапазоне 20–30 раз, более низкие показатели выносливости свидетельствуют о недостаточной физической активности.

Решение задачи классификации позволило выделить три класса для подбора программы тренировок, указанные в математической постановке задачи по каждому из наиболее значимых признаков. Значения выносливости по каждому из введенных классов приведены на рис. 2.

missing image file

Рис. 2. Значения выносливости по классам

Таблица 3

Виды тренировок в фитнесе

Мягкие функциональные тренировки

Кардиотренировки

Силовые и функциональные тренировки

Пилатес

Йога

Калланетика

Бодифлекс

Стретчинг

Степ-аэробика

Аквааэробика

Шейпинг

Фитбол и босу

TRX

Танцевальная аэробика

Боевые искусства

Сайкл

Джампинг

Кangoo jumps

Кроссфит

Воркаут

Бодибилдинг (культуризм)

Пауэрлифтинг

Из рис. 2 видно, что практически все женщины первого класса выполнили норму по выносливости. Для женщин, попавших во второй класс, характерно значительное ухудшение показателей выносливости, хотя большинство из них еще находится в зоне допустимых значений. Это означает, что из-за пониженной выносливости этим женщинам лучше исключить из тренировочного процесса дополнительный вес и работать только со своим весом. В долгосрочной перспективе можно незначительно добавлять вес, учитывая свое состояние во время тренировочного процесса. Показатели выносливости у представительниц третьего класса выражаются низкими значениями, поэтому им рекомендуется снижение темпа во время тренировочного процесса и также работа только со своим весом. Иначе несоблюдение рекомендаций может привести к проблемам с сердечно-сосудистой системой и к заболеваниям легких.

Согласно принятой в спорте классификации различают мягкие функциональные тренировки, кардиотренировки, силовые и функциональные тренировки [4, 5]. Классификация видов тренировок приведена в табл. 3.

Силовые и функциональные тренировки – это анаэробные тренировки, направленные на развитие мышечной силы и гипертрофии (роста) мышц. Выполнение всех видов силовых и функциональных тренировок предполагает некоторую физическую подготовку и не подходит для новичков. Кардиотренировки эффективны для похудения, поскольку позволяют сжигать большое количество калорий. Все тренировки аэробной направленности отлично развивают выносливость сердечно-сосудистой и дыхательной систем. Мягкие функциональные тренировки не требуют дополнительного оборудования в виде тренажеров, достаточно веса собственного тела. При необходимости вводится различный инвентарь: резиновые эспандеры, ролики, кольца, мячи. Назначаются для пожилых людей и людей с низкими показателями здоровья.

Таблица 4

Результаты апробации разработанной модели в студии Lady stretch

Класс

Основные группы рисков здоровья

Рекомендованная программа тренировок

Количество посещений в неделю

Первый

Возможен недостаток в весе, заболевание опорно-двигательного аппарата

Stretching, аэрорастяжка, растяжка с подкачкой, гибкая спина, PRO ягодицы

3–4

Второй

Возможны проблемы с суставами и с избыточным весом, варикоз, заболевание опорно-двигательного аппарата

Stretching, гибкая спина, аэрорастяжка, растяжка с подкачкой и PRO ягодицы (работать своим весом),

2–3

Третий

Возможны проблемы с суставами, сердечно-сосудистые заболевания, избыточный вес, варикоз, заболевания дыхательной системы, заболевание опорно-двигательного аппарата

Stretching, гибкая спина, аэрорастяжка (не все упражнения), растяжка с подкачкой и PRO ягодицы

(работать своим весом, в медленном темпе)

2–3

missing image file

Рис. 3. Результаты программной реализации модели

В качестве основной экспериментальной площадки для апробации построенной модели выбрана студия растяжки Lady stretch, расположенная в г. Оренбурге и специализирующаяся на пяти видах тренировок. Федеральная сеть студий растяжки Lady stretch имеет более 90 студий в России и СНГ, каждый день 10 тыс. женщин посещают студии.

В табл. 4 приведены результаты апробации разработанной модели. Для каждого из полученных классов проанализированы и показаны основные группы рисков здоровья, приведены рекомендуемые программы тренировок и указано наиболее благоприятное количество посещений в неделю.

Разработано программное обеспечение, позволяющее автоматизировать процедуру подбора наиболее приемлемой программы тренировок для женщин. На рис. 3 приведены результаты работы программной реализации построенной модели.

Заключение

Многообразие различных систем тренировок, в том числе в сети Интернет, создает проблему выбора эффективной системы тренировок. При этом неправильно подобранные системы тренировок представляют серьезную угрозу здоровью. Среди клиентов фитнес-индустрии присутствуют люди разных социальных и возрастных групп, разных сфер деятельности. Как правило, у потребителей фитнес-услуг разный уровень физической подготовленности, а также разный уровень физической активности в повседневной жизни. Следовательно, каждому клиенту в соответствии с его индивидуальными особенностями и возможностями необходимо подбирать различные программы физических занятий. Поэтому выбор рациональной системы тренировок на основе физиологических показателей в контексте сохранения и улучшения основных показателей здоровья является актуальной проблемой. От успешного решения этой актуальной проблемы зависит здоровье нации, что свидетельствует не только об эстетической, но и социальной значимости рассматриваемой проблемы.

Современное развитие искусственного интеллекта и его проникновение во все сферы человеческой деятельности позволяют автоматизировать процедуру подбора фитнес-программ. Организации, занимающиеся предоставлением фитнес-услуг, приветствуют такую тенденцию и активно внедряют в свою деятельность. Указанные мероприятия позволяют им удержать свои стратегические позиции на рынке оказания услуг данного рода: сохранить клиентскую базу и привлечь новых потребителей фитнес-услуг.

В условиях жесткой конкуренции на рынке оказания фитнес-услуг населению здоровьесберегающий подход к решению актуальной проблемы выбора наиболее приемлемого комплекса физических упражнений для женщин в возрасте от 20 до 65 лет в соответствии с их антропометрическими, физическими данными и основными показателями здоровья является значительным конкурентным преимуществом.


Библиографическая ссылка

Дусакаева С.Т., Агапова А.И. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ВЫБОРЕ ЗДОРОВЬЕСБЕРЕГАЮЩЕГО КУРСА ФИЗИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ // Современные наукоемкие технологии. – 2022. – № 7. – С. 32-37;
URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=39229 (дата обращения: 19.05.2024).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1,674