2025年大學(xué)《智能體育工程》專業(yè)題庫——運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分析與智能應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填入括號(hào)內(nèi)）1.下列哪項(xiàng)不屬于典型的運(yùn)動(dòng)生理數(shù)據(jù)？（A）A.心率變異性(HRV)B.運(yùn)動(dòng)軌跡(GPS)C.血壓(BloodPressure)D.動(dòng)作頻率(Frequency)2.在處理包含缺失值的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種方法屬于“刪除”策略？（C）A.插值法B.回歸填充C.刪除含有缺失值的樣本D.標(biāo)準(zhǔn)化處理3.用于衡量時(shí)間序列數(shù)據(jù)波動(dòng)程度的統(tǒng)計(jì)量是？（B）A.均值(Mean)B.標(biāo)準(zhǔn)差(StandardDeviation)C.相關(guān)系數(shù)(CorrelationCoefficient)D.偏度(Skewness)4.如果想對(duì)一個(gè)包含年齡、性別、跑步速度三項(xiàng)特征的運(yùn)動(dòng)員數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，以預(yù)測(cè)是否出現(xiàn)過度疲勞，最適合使用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型是？（A）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)分類模型(SupervisedLearningClassifier)B.監(jiān)督學(xué)習(xí)回歸模型(SupervisedLearningRegressor)C.非監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類模型(UnsupervisedLearningClustering)D.非監(jiān)督學(xué)習(xí)降維模型(UnsupervisedLearningDimensionalityReduction)5.下列哪種技術(shù)通常不直接用于獲取運(yùn)動(dòng)員的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)姿態(tài)或動(dòng)作數(shù)據(jù)？（D）A.可穿戴傳感器(WearableSensors)B.運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)(MotionCaptureSystems)C.攝像頭視覺分析(Camera-basedVisualAnalysis)D.全球定位系統(tǒng)(GPS)6.在對(duì)運(yùn)動(dòng)員心率數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)域分析時(shí)，常用哪種指標(biāo)來評(píng)估心率的變異性？（A）A.R-R間期(RRInterval)B.頻率域(FrequencyDomain)C.自相關(guān)函數(shù)(AutocorrelationFunction)D.主成分分析(PrincipalComponentAnalysis)7.從大量運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏的用戶群體特征，以便進(jìn)行個(gè)性化訓(xùn)練推薦，最適合使用哪種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)？（C）A.線性回歸(LinearRegression)B.邏輯回歸(LogisticRegression)C.聚類分析(ClusteringAnalysis)D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘(AssociationRuleMining)8.評(píng)估一個(gè)分類模型預(yù)測(cè)效果時(shí)，如果特別關(guān)注模型漏報(bào)（將疲勞運(yùn)動(dòng)員誤判為非疲勞）的情況，應(yīng)該優(yōu)先考慮哪個(gè)評(píng)估指標(biāo)？（B）A.準(zhǔn)確率(Accuracy)B.召回率(Recall)C.精確率(Precision)D.F1分?jǐn)?shù)(F1-Score)9.將高維度的運(yùn)動(dòng)特征數(shù)據(jù)投影到低維空間，同時(shí)保留主要信息，常用的方法是？（D）A.線性回歸(LinearRegression)B.邏輯回歸(LogisticRegression)C.K-近鄰(K-NearestNeighbors)D.主成分分析(PrincipalComponentAnalysis)10.以下哪項(xiàng)不是物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)在智能運(yùn)動(dòng)裝備中實(shí)現(xiàn)的功能？（C）A.實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)員生理參數(shù)B.自動(dòng)上傳運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)至云端C.自主進(jìn)行復(fù)雜的戰(zhàn)術(shù)決策D.提供設(shè)備狀態(tài)和健康預(yù)警二、填空題（每空2分，共20分。請(qǐng)將答案填入橫線上）1.運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分析的第一步通常是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行______、轉(zhuǎn)換和規(guī)范化。2.描述性統(tǒng)計(jì)主要提供數(shù)據(jù)的______、集中趨勢(shì)和離散程度等方面的信息。3.在使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行______，以選擇最相關(guān)的特征。4.識(shí)別運(yùn)動(dòng)員是否處于過度疲勞狀態(tài)，屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的______學(xué)習(xí)問題。5.運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的______性（例如心率、速度）使其分析需要特別考慮時(shí)間維度。6.通過攝像頭等視覺設(shè)備獲取并分析運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作數(shù)據(jù)的技術(shù)稱為______。7.評(píng)估模型泛化能力時(shí)，常使用______數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試。8.特征工程的目標(biāo)是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠有效______模型學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)的新特征。9.常用的機(jī)器學(xué)習(xí)庫______提供了豐富的算法實(shí)現(xiàn)和數(shù)據(jù)處理工具。10.結(jié)合運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，為運(yùn)動(dòng)員提供訓(xùn)練和恢復(fù)建議的系統(tǒng)，是智能體育的______應(yīng)用方向。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)預(yù)處理中處理缺失值和異常值的基本思路和方法。2.解釋什么是特征工程，并列舉至少三種在運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分析中常見的特征工程方法。3.簡述時(shí)序分析在運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用場景，并舉例說明。4.比較聚類分析（非監(jiān)督學(xué)習(xí)）和分類分析（監(jiān)督學(xué)習(xí)）在智能體育應(yīng)用中的主要區(qū)別。四、計(jì)算題（每題10分，共20分）1.假設(shè)某運(yùn)動(dòng)員在10分鐘跑步過程中，每分鐘記錄的心率數(shù)據(jù)（單位：次/分鐘）如下：[170,172,168,175,180,178,182,185,180,178]。請(qǐng)計(jì)算該運(yùn)動(dòng)員在這10分鐘內(nèi)的平均心率、中位數(shù)心率以及心率的標(biāo)準(zhǔn)差（結(jié)果保留兩位小數(shù)）。假設(shè)正常運(yùn)動(dòng)心率范圍是[140,180]次/分鐘，判斷數(shù)據(jù)中是否存在明顯的異常值（請(qǐng)說明判斷依據(jù)）。2.假設(shè)我們使用邏輯回歸模型預(yù)測(cè)一名長跑運(yùn)動(dòng)員在比賽中是否會(huì)抽筋（抽筋=1，未抽筋=0）。模型預(yù)測(cè)了一名運(yùn)動(dòng)員抽筋的概率為0.75。請(qǐng)解釋什么是這個(gè)概率值，并說明在實(shí)際應(yīng)用中，體育教練可能會(huì)如何利用這個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果。五、綜合應(yīng)用題（共20分）假設(shè)你是一名智能體育工程師，需要為某足球俱樂部開發(fā)一個(gè)簡單的運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)分析模塊。該模塊需要接收運(yùn)動(dòng)員在一場比賽中的跑動(dòng)數(shù)據(jù)（包括時(shí)間戳、速度、加速度、心率等）。請(qǐng)描述你會(huì)如何利用所學(xué)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分析與智能應(yīng)用知識(shí)來構(gòu)建這個(gè)模塊：1.你會(huì)進(jìn)行哪些數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟？為什么？2.你可能會(huì)使用哪些分析方法來提取運(yùn)動(dòng)員的表現(xiàn)特征？（例如，速度變化、高強(qiáng)度跑次數(shù)、心率區(qū)間分布等）3.如果俱樂部教練希望根據(jù)這些表現(xiàn)數(shù)據(jù)來評(píng)估運(yùn)動(dòng)員的跑動(dòng)負(fù)荷，你會(huì)考慮使用哪些技術(shù)或模型來實(shí)現(xiàn)？（請(qǐng)簡要說明思路）試卷答案一、選擇題1.B2.C3.B4.A5.D6.A7.C8.B9.D10.C二、填空題1.清洗2.描述性3.選擇4.監(jiān)督5.時(shí)序6.運(yùn)動(dòng)捕捉7.測(cè)試8.支撐9.Scikit-learn10.訓(xùn)練與恢復(fù)三、簡答題1.答案:處理缺失值：常用方法包括刪除含有缺失值的樣本（簡單易行，但可能丟失信息）、均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充、插值法（如線性插值、樣條插值）、基于模型預(yù)測(cè)填充。處理異常值：常用方法包括識(shí)別（基于統(tǒng)計(jì)方法如3σ原則、箱線圖IQR方法，或可視化）、處理（如刪除、替換為邊界值、使用聚類方法識(shí)別并處理）。解析思路:要求概述處理兩類常見數(shù)據(jù)質(zhì)量問題（缺失和異常）的常用策略。缺失值處理強(qiáng)調(diào)多種方法及其優(yōu)缺點(diǎn)（簡單與信息損失），異常值處理強(qiáng)調(diào)識(shí)別與處理方法。簡潔明了地列出核心步驟和常用技術(shù)即可。2.答案:特征工程是指從原始數(shù)據(jù)中提取、轉(zhuǎn)換、構(gòu)造新的、更具信息量或更能有效支持模型學(xué)習(xí)的特征的過程。常見方法包括：特征提取（從原始數(shù)據(jù)中計(jì)算新特征，如時(shí)域/頻域特征、統(tǒng)計(jì)特征）、特征選擇（從現(xiàn)有特征中選擇最重要的子集，如過濾法、包裹法、嵌入法）、特征變換/縮放（如標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化）、特征編碼（如獨(dú)熱編碼、標(biāo)簽編碼）。解析思路:首先定義特征工程的概念，強(qiáng)調(diào)其目標(biāo)（提取、轉(zhuǎn)換、構(gòu)造新特征以支持模型）。然后列舉核心方法類別，并簡要說明每類方法的目的或舉例。覆蓋面要廣，涵蓋特征工程的主要活動(dòng)。3.答案:時(shí)序分析在運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分析中用于分析隨時(shí)間變化的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，以揭示規(guī)律、趨勢(shì)和模式。應(yīng)用場景包括：分析運(yùn)動(dòng)員心率變異性（HRV）變化趨勢(shì)評(píng)估疲勞與恢復(fù)狀態(tài)；監(jiān)測(cè)跑步速度、步頻等生理參數(shù)隨訓(xùn)練時(shí)間的變化，評(píng)估訓(xùn)練效果；分析比賽過程中關(guān)鍵指標(biāo)（如心率、速度）的時(shí)間序列模式，識(shí)別比賽關(guān)鍵階段（如沖刺、疲勞期）；預(yù)測(cè)未來短期內(nèi)的運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)或生理狀態(tài)。解析思路:定義時(shí)序分析在運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中的含義（分析時(shí)間變化）。列舉具體的應(yīng)用實(shí)例，如HRV分析、訓(xùn)練監(jiān)控、比賽過程分析、預(yù)測(cè)等，說明其如何幫助理解運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)和生理狀態(tài)。4.答案:聚類分析（非監(jiān)督學(xué)習(xí)）的目標(biāo)是將數(shù)據(jù)點(diǎn)根據(jù)其內(nèi)在相似性劃分為不同的組（簇），分組前通常不知道類別標(biāo)簽。它主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的結(jié)構(gòu)或模式，如根據(jù)跑動(dòng)模式、生理指標(biāo)相似性對(duì)運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行分群。分類分析（監(jiān)督學(xué)習(xí)）的目標(biāo)是學(xué)習(xí)一個(gè)從特征到預(yù)定義類別標(biāo)簽的映射函數(shù)，通常需要帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。它主要用于預(yù)測(cè)或判斷新數(shù)據(jù)點(diǎn)所屬的類別，如預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)員是否會(huì)受傷、是否達(dá)到某個(gè)運(yùn)動(dòng)水平。核心區(qū)別在于學(xué)習(xí)目標(biāo)（發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)vs.學(xué)習(xí)映射）、是否需要標(biāo)簽數(shù)據(jù)。解析思路:分別解釋兩種方法的定義和目標(biāo)。強(qiáng)調(diào)其核心區(qū)別：聚類是“探索性”的，無需標(biāo)簽，目的是發(fā)現(xiàn)組別；分類是“預(yù)測(cè)性”的，需要標(biāo)簽，目的是學(xué)習(xí)判斷規(guī)則。結(jié)合智能體育場景舉例說明即可。四、計(jì)算題1.答案:平均心率=(170+172+168+175+180+178+182+185+180+178)/10=1770/10=177.00次/分鐘。排序后數(shù)據(jù)為：[168,170,172,175,178,178,180,180,182,185]。中位數(shù)心率=(178+180)/2=179.00次/分鐘。心率標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算：(1)平均值已知為177。(2)各數(shù)據(jù)與平均值的差的平方和=(170-177)2+(172-177)2+...+(178-177)2=49+25+81+64+9+0+25+64+9+25=331。(3)方差=331/10=33.1。(4)標(biāo)準(zhǔn)差=√33.1≈5.75次/分鐘。異常值判斷：根據(jù)正常范圍[140,180]，數(shù)據(jù)均在此范圍內(nèi)。使用3σ原則，異常值判別條件為|x-μ|>3σ，即|x-177|>3*5.75。計(jì)算得到閾值約為[162.25,191.75]。所有數(shù)據(jù)均在此范圍內(nèi)，因此無異常值。解析思路:平均心率是所有數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值。中位數(shù)是排序后位于中間位置的值，對(duì)于偶數(shù)個(gè)數(shù)據(jù)取中間兩個(gè)的平均。標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算分步進(jìn)行：求差、平方、求和、除以N得方差、開方得標(biāo)準(zhǔn)差。異常值判斷依據(jù)給出（正常范圍或3σ原則），并代入計(jì)算驗(yàn)證數(shù)據(jù)點(diǎn)是否超出界限。2.答案:該概率值0.75表示邏輯回歸模型預(yù)測(cè)該名長跑運(yùn)動(dòng)員在比賽中抽筋的可能性為75%。在0到1之間，數(shù)值越接近1表示抽筋的可能性越大，越接近0表示可能性越小。在實(shí)際應(yīng)用中，體育教練可以根據(jù)這個(gè)預(yù)測(cè)概率來決定是否需要關(guān)注該運(yùn)動(dòng)員的狀態(tài)，例如增加休息、調(diào)整訓(xùn)練強(qiáng)度、提前準(zhǔn)備拉伸和恢復(fù)措施等。如果概率較高，可能需要更密切的關(guān)注和干預(yù)。解析思路:解釋概率值的含義（模型預(yù)測(cè)的“抽筋”發(fā)生可能性大?。?。說明概率值范圍的意義。結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景，闡述教練如何利用這個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果來指導(dǎo)訓(xùn)練或比賽策略（如調(diào)整關(guān)注程度、準(zhǔn)備措施等）。五、綜合應(yīng)用題答案:1.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟:(1)數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值（如使用均值/中位數(shù)填充或刪除），處理異常值（如速度/加速度極大或極小值，心率超出正常范圍，需根據(jù)具體情況判斷并處理），處理時(shí)間戳格式統(tǒng)一。(2)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：對(duì)速度、加速度進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，消除量綱影響，使不同特征具有可比性。對(duì)心率進(jìn)行區(qū)間劃分（如低、中、高強(qiáng)度區(qū)）。(3)數(shù)據(jù)集成（如果數(shù)據(jù)來自多源）。(4)數(shù)據(jù)規(guī)約（如果數(shù)據(jù)量巨大，考慮降維或抽樣）。解析思路:按照數(shù)據(jù)預(yù)處理的標(biāo)準(zhǔn)流程（清洗、轉(zhuǎn)換、集成、規(guī)約）進(jìn)行回答。針對(duì)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的特性，具體說明需要處理的問題（缺失、異常、時(shí)間戳）和轉(zhuǎn)換方法（標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、區(qū)間劃分）。強(qiáng)調(diào)步驟的必要性和目的。2.分析方法:(1)提取基本運(yùn)動(dòng)負(fù)荷特征：總跑動(dòng)距離、總跑動(dòng)時(shí)間、平均/最高/最低速度、平均/最大/最小加速度、平均/最高/最低心率、高強(qiáng)度跑（如速度>X或心率>Y）總時(shí)長/次數(shù)。(2)提取速度變化特征：加速度變化率、速度區(qū)間分布（如不同速度區(qū)間的占比）。(3)提取空間特征（如果GPS數(shù)據(jù)可用）：平均步頻、步長、跑步經(jīng)濟(jì)性（若能計(jì)算）。(4)提取生理負(fù)荷特征：平均/最高/最低心率、心率變異性（HRV）指標(biāo)、心率區(qū)間累計(jì)時(shí)間。解析思路:從宏觀到微觀，分層次列舉可以從跑動(dòng)數(shù)據(jù)中提取的特征。涵蓋運(yùn)動(dòng)學(xué)（速度、加速度、距離、步態(tài)）、生理（心率、HRV）以及一些派生特征（如高強(qiáng)度活動(dòng)、速度變化率）。強(qiáng)調(diào)這些特征如何反映運(yùn)動(dòng)員的表現(xiàn)和負(fù)荷。3.評(píng)估跑動(dòng)負(fù)荷技術(shù)/模型:(1)綜合指標(biāo)計(jì)算：可以計(jì)算總負(fù)荷積分（如TRIMP模型，