云推理机模型运用于肌氧指标可靠性验证

陈玥　徐国栋

摘 要 本文探索肌氧参数与血乳酸、心肺功能参数之间的定性关系，肌氧拐点与无氧阈（乳酸阈、通气阈）之间的定量关系，建立云推理机模型，使具有无损、实时、在体、连续监测优势的近红外光谱术可以对现有监测方法起到补充作用。

关键词 云推理机 近红外光谱技术 肌氧

中图分类号：F270 文献标识码：A

科技是当代体育发展的重要因素，先进的科学仪器和技术手段的应用在该领域研究中起着举足轻重的作用。如何规范运动员身体机能监测与评定的生物学指标体系和评定标准，建立自动化程度不断提高、测试结果更加准确、信息反馈更加迅速的监测手段和评定方法，是运动医学领域亟待解决的问题之一，不仅有助于提高运动训练的科学化水平、增强运动员竞技能力，还可以预防运动员运动损伤并延长运动寿命。

一、近红外光谱技术

近红外光谱术（near infrared spectroscopy，NIRS）是一项新的生物医学监测技术，为研究人员提供了一种崭新的无损、实时、在体监测局部骨骼肌肌氧变化的技术。近红外肌氧监测技术已被广泛应用于运动科学研究。众多研究发现，肌氧与摄氧量的变化显著相关；肌氧拐点与乳酸阈、通气阈存在高度的相关性，但仍停留在定性描述的基础上，因此，运动过程中肌氧与传统生理监测指标之间的定量关系仍缺乏系统性研究，从根本上限制了近红外光谱术和肌氧在运动实践中的推广应用。

二、云推理机模型

通常情况下，用概念的方法描述客观不确定性就会比传统数学方法更为合理，更具有普适性和真实性。云模型就是在这一背景下孕育而生的，它将我们对事物概念用云的观念来描述，反映自然语言中概念的随机性和模糊性，实现定性、定量信息之间的相互转换，基于云模型的推理方法可以体现人们语言思考中的概念软推理能力。

设U是一个用精确数值表示的定量论域，C是U上的定性概念，若定量值x∈U，且x是概念C上的一次随机实现，若x满足 ，其中 ，且x对概念C的隶属度满足 则x在论域U上的分布称为正态云。云发生器（Cloud generator）有正向、逆向两种。正向正态云发生器（Forward Normal Cloud Generator，记作CG）是从定性到定量的映射；逆向云发生器（，记作 ）是实现从定量值到定性概念的转换模型。它从一定数量的云滴中提取云模型的数字特征（Ex，En，He）来表示定性概念。

基于云模型的定性规则推理就是由X条件云发生器和Y条件云发生器组合而成的。单条件推理规则可形式化为：If A then B，其中A、B分别为推理规则的前件与后件。用云模型来实现定性规则推理过程的云推理机模型可以描述为，当前件论域U1上的一个特定值a作X条件输入，激活前件云CGA，随机产生一个对于a的隶属度 ，将该隶属度值作为后件云CGB的Y条件输入，随机产生一个云滴drop（b， ）。

三、云推理机模型验证肌氧指标可靠性

为验证肌氧指标的可靠性，利用采集到的数据，需要系统深入地分析肌氧与不同参数的定量关系。首先，以建立肌氧参数为输入，血乳酸浓度、心肺功能参数作为输出的云推理机模型，进一步分析参数间的联系。其次，采用合适的计算机自动化拐点判断方法，准确有效地获取肌氧拐点、乳酸阈、通气阈。然后进一步建立以肌氧拐点作为输入，经典运动能评价指标（乳酸阈、通气阈）作为输出的云推理机模型，利用该模型寻找出肌氧拐点与乳酸阈、无氧阈的定量关系。具体来说，将肌氧拐点作为解释变量，通气阈、乳酸阈等经典运动能力评价指标作为被解释变量，采集所有被试在不同运动范式下的肌氧拐点和通气阈、乳酸阈数据集，分别作为逆向云发生器的输入，计算得到肌氧拐点、通气阈和乳酸阈的云数字特征，从而建立各自的正态云发生模型，实现由实测数据到定性概念的提取，即可构建由肌氧拐点到已有运动能力评价指标的云推理机模型——肌氧拐点到已有运动能力评价指标之间的定性/定量相互转换的演算模型。推理过程中，通过概率值的传导机制实现了本研究中一系列不确定因素的传递，从而可以规避模型的输入与输出之间的不同量级的差异性。

四、小结

肌氧是一项新的监测指标，相对于传统的评价指标具有在体、连续、实时和无损等优势，能更大程度满足运动训练科学化监控的需要。研究新指标（肌氧）与传统指标（血乳酸、摄氧量）之间的数学模型，并以此为切入点建立基于肌氧的独立评价体系，作为传统指标的补充甚至替代，突破现有的非定量研究的局限，从而可以实现近红外光谱术在运动训练定量监控中的实践要求。

本文系湖北省自然科学基金项目（2011CDC109）、湖北省教育厅指导性项目（编号：2011jyte093）的研究成果之一。

（作者：陈玥，江汉大学图书馆，系统分析与集成专业博士； 徐国栋<通讯作者>，江汉大学体育学院，教授，博导）

参考文献：

[1]冯连世，冯美云，冯炜权.优秀运动员身体机能评定方法[M].人民体育出版社，北京（2003）.

[2]徐国栋，叶雁杰，王爱华，徐菊生，王治华. 利用近红外光谱术监测呼吸熵拐点新途径[J].光学学报，2009，29（S1）：300-304.

[3]李德毅. 知识表示中的不确定性[J].中国工程科学，2000，2（10）：73-79.

[4]李德毅，孟海军，史雪梅. 隶属云和隶属云发生器[J].计算机研究与发展，1995，32（06）：15-20.