典型文献
基于卷积神经网络的大学男生体脂率预测
文献摘要：
建立混合数据输入的卷积神经网络回归模型,利用图像和BMI数据预测体脂率,构建混合数据输入的CNN回归模型,测试模型的精确度.解决以往体脂率预测模型无法同时适用于健身群体和非健身群体的问题.结果显示:构建的混合数据输入的CNN回归模型预测精确度达到94.62％,绝对误差为1.57％,要优于单纯用BMI作为自变量构建的线性回归模型或ANN回归模型.可见,建立的混合数据输入的CNN回归模型,预测体脂率的精确度较高,能同时适用于大学男生健身群体和非健身群体,具有较高的便捷性、经济性和实用性.
文献关键词：
体脂百分比;卷积神经网络;身体质量指数;大学男生
中图分类号：
作者姓名：
郝霖霖;赵喜迎
作者机构：
复旦大学,上海200433;南京晓庄学院,江苏南京211171
文献出处：
引用格式：
[1]郝霖霖;赵喜迎-.基于卷积神经网络的大学男生体脂率预测)[J].辽宁体育科技,2022(05):76-84
A类：
B类：
大学男生,体脂率,混合数据,神经网络回归模型,数据预测,测试模型,健身,预测精确度,绝对误差,线性回归模型,ANN,便捷性,体脂百分比,身体质量指数
AB值：
0.233023
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