CC BY
0Рис. 5. Схема контактного аппарата с вибронасадкой из гигроскопичного материала: 1 - вентилятор; 2 - гибкая вставка; 3 - шиберная заслонка; 4 - воздуховод; 5 - питометрический лючок; 6 - гигроскопичная насадка; 7 - каплеуловитель; 8 - пружина (амортизатор); 9 - шток; 10 -демпфер площадки электродвигателя; 11 - площадка для электродвигателя; 12 - электродвигатель; 13 - маховик-эксцентрик; 14- водяная линия; 15 - ротаметр; 16 - верхний перфорированный поддон; 17 -нижний поддон (бак для воды); 18 - насос; 19 - шаровой кран на обводной линии.
За основу разработки принята камера орошения с листовой вибронасадкой из гигроскопичного материала. Контактный насадочный узел соединен с механическим вибровозбудителем. В устройствах с вибронасадкой высокая эффективность теп-ловлажностной обработки достигается за счет увеличения поверхности контакта между воздухом и водой. Это осуществляется за счёт образования дополнительных брызг и струй жидкости отрывающихся с поверхности смачиваемой вибронасадки.
Вывод. Рассмотрены различные типы насадоч-ных тел для проведения и интенсификации тепло-массообменных процессов в технических устройствах. Поиск оптимальных конструктивных решений по их применению продолжается по настоящее время.
Список литературы
1. Аверкин А.Г., Еремкин А.И. Совершенствование устройств тепловлажностной обработки воздуха и методов расчета климатотехники: монография. Пенза: ПГУАС, 2015. - 204 с.
2. Официальный сайт фирмы «БТС-ИНЖИНИРИНГ»-(Украина). [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.bts.net.ua
3. Кокорин О.Я., Дерипасов А.М. Отечественное оборудование для создания систем вентиляции и кондиционирования воздуха. М.: ИКФ"Каталог", 2002. - 91с.
4. Официальный сайт ООО "ВЕЗА" (Россия). [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http ://www.veza. ru
5. Пат. 2581982 Российская Федерация. Устройство для тепловлажностной обработки воздуха / А. Г. Аверкин, А.И. Еремкин, Ю.А. Аверкин, Э.М. Иванов, С.О. Киселев, С.В. Семков ; Пензен-
ский гос. ун-т архитектуры опубл.20.04.2016, Бюл. № 11.
и стр-ва;
ПОР1ВНЯННЯ СИСТЕМ ПРОГНОЗУВАННЯ ТА АЛГОРИТМУ ЗНАХОДЖЕННЯ МШ1МАЛЬНО1 В1ДСТАН1 ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ГРУПИ РИЗИКУ СТУДЕНТА
Борисова Г.В. Войник Б. О.
Студенти 5-го курсу НТУУ «КП1 iM. 1горя Сжорського»
COMPARISON OF PROGNOZING SYSTEMS AND AN ALGORITHM OF DETECTION MINIMUM DISTANCE FOR DETERMINATION OF THE STUDENT'S RISK GROUP
Borisova G. V. Voinyk B.O.
Students of the 5 th year of NTUU «Igor Sikorsky KPI»
Анотащя
В робот представлено побудоваш моделi прогнозування приналежностi особи до групи ризику при фiзичних навантаження та порiвняння коректностi отриманих моделей з результатами, вже розробленого, програмного додатку.
Abstract
The paper presents developed models for predicting the affiliation of a person to a risk group and comparison of the correctness of the obtained models with the results of the already developed software application.
Ключовi слова: кластеризащя, патерн, мшмальна вщстань, квадрат евклвдово1 ввдсташ, функцюна-льш проби, прогнозирование, математические модели, бшарна логiстична регре^, дискримiнантний ана-лiз.
Keywords: clustering, pattern, minimum distance, square of the Euclidean distance, functional tests, prediction, mathematical models, logistic binary regression, discriminatory analysis.
Вступ
Фiзична культура - невщ'емна частина, що зай-мае важливе мiсце в житгi людини, але не варто за-бувати про фiзичний стан органiзму, адже сильне перенапруження може призвести до хворобливих i навiть травма небезпечних наслщшв. Щоб уник-нути цього, потрiбно дотримуватися деяких обме-женнь ^ найголовнiше, контролювати свое самопо-чуття. Лiкарський контроль i лiкарсько-педагогiчнi спостереження дадуть кращий результат, якщо вони будуть доповненi самоконтролем [1].
Самоконтроль - суттеве доповнення лiкарсь-кого контролю, метод самоспостереження за станом свого оргашзму в процесi занять спортом i фiзичними вправами. Самоконтроль дозволяе своечасно встановити наявнiсть тих чи шших вiдхилень у сташ здоров'я, вжити необхiдних за-ходiв щодо 1х усунення. У той же час самоконтроль дозволяе лшарю вести регулярний поточний контроль, а тренеру вносити п чи iншi змши в тре-нувальш плани [2].
Головна ж його перевага полягае у тому, що можливе наочне спостереження за напрямком дii занять фiзичними вправами на стан здоров'я (пози-тивний чи негативний впив).
Проте отримаш даш окремо не е показником фiзичного здоровья людини. Обьееднання шфор-мацii, логiчний аналiз, подiл на групи, визначення впливу факторiв на показники все це дае мож-ливiсть класифiкувати рiзнi групи ризику серед шддослвдних i й в подальшому прогнозувати на-лежнiсть до них.
Отже юнуе необхiднiсть у встановленш певних груп ризику та розробки методiв прогнозування на-лежносп до цих груп. Таким чином надаючи мож-ливiсть слiдкування за станом здоровя при тих чи шших навантаженнях, проведення корекцii фiзич-ноi' активностi та передбачення негативних наслщшв у разi iх можливого виникнення.
Мета роботи: побудувати моделi кла-сифшацп, що забезпечують швидкий розрахунок вiрогiдностi належностi особи до певноi групи ризику та порiвняти результати класифшацп на групи цих моделей з результатами, яш надае вже розроб-лений алгоритм знаходження мiнiмальноi вiдстанi.
Матерiали та методи дослвдження
Дослiдження проводилися на основi бази да-них, що була надана факультетом фiзичного вихо-вання Нацiонального технiчного унiверситету Ук-раши "Кшвський полiтехнiчний iнститут iм. 1горя Окорського". Данi склали спостереження за станом здоровя 599 студенпв: 276 жшок та 323 чоловшв, серед яких 353 е шльшсними фiзiологiчними пока-зниками.
Для проведення бшарно1' лопстично1' регресii (БЛР) та дискримшантного аналiзу (ДА) i побудови моделей прогнозування приналежносп особи до групи ризику були взяп наступнi вхщш данi: 21 значення артерiального тиску та пульсу для визначення реакцп серцево-судинно1' системи студента на навантаження, тобто використання проби Мар-тiне. Серед яких АТС0, АТД0, ЧСС0 - показники до навантаження, АТС1, АТД1, ЧСС1 - АТС5, АТД5, ЧСС5 - показники тсля навантаження за 1, 2, 3, 4 та 5 хвилини вщповвдно. АТР1, АТР2, АТР3-рiзницi мiж верхшм та нижшм тиском людини на першш, другiй та третш хвилинах вiдповiдно.
Оскiльки характеристики кластерiв жiнок сут-тево вiдрiзняються ввд характеристик кластерiв чо-ловiкiв, для виявлення бiльш точних закономiрно-стей в кластерах було прийняте ршення подiлити базу даних на 2 частини та проводити аналiзи окремо.
Для аналiзу було вибрано змiнну - Кластер, що вказуе на належшсть людини до то1' чи шшо1' групи класифiкацii. У жiночоi половини бази даних цих груп 8, чоловiчоi -7. На рисунках 1 та 2 приведено характеристики та рекомендаци щодо цих груп.
Кластер
Характеристики
Пом! рн о виражена симпатикотошя
Граничен висок! значения артер!ального тиску. Нормотошя за ¡ндексом Керно
Функцюнальний стан кровооб1гу р!зко знижений. Максимальш значення ударного об'ему л1вого шлуночка - як реакцш на ф!зичне навантаження. Низький рте ныл ефективносп роботи серця. Виражена симпатикотон!я
Найб1льша ефективн1сть роботи серця. Переважання си мп ати котом! н н oi ре гул я цк за ¡ндексом Кердо
Рекомендаци
Немае обмежень для занять спортом
Обмеження з занять важкою атлетикою. При занятп ф!зщними вправами та спорту необхщний мошторинговий контрольтискута пульсу. В стаж спокоюта п1сля ф1зичнии нааантажень
Обмеження ф1зичних навантажень. Ja необи!дн!стю чи при поганому самопочугп консультац1я л1каря.
Немае обмежень для занять спортом
Рисунок 1 - Характеристики та рекомендаци груп 1-4 для жточо1 статi
Кластер Ч 6 7 &
Характеристики Функцюнальний стан кровооб!гу р!зко знижений. Максимальш значення ударного об'ему лшого шлуночка - як реакц!я на ф!зичне навантаження. Граничн! висок! значення артер!ального тиску. Гранича висок! енерговитрати серця. Низький р1веньм ефективносп роботи серця. Виражена симпатикотошя Пом!рно виражена симпатикотошя Виражена симпатикотошя Найб!льша ефектиЕшсть роботи серця
Рекомендаци Обмеження ф!зичних навантажень. За необхщшегю чи при поганому самопочутп консул ьтацм л ¡каря. Обмеження з занять важкою атлетикою. При занятт! ф!зичними вправами та спорту необхщний мошторинговий контроль тиску та пульсу. В стан! спокою та п!сля ф!зичних навантажень Немае обмеженьдля занять спортом Немае обмеженьдля занять спортом Немае обмежень для занять спортом
Рисунок 2 - Характеристики та рекомендаци груп 5-8 для жточо1 статi
Кластер 1 2 3 4
Характеристики Пошрно виражена симпатикотонт. Гранича висок1 значення артертльного тиску Виражена симпатикотонт Функцюнальний стан KpoBooGiry pi3KO знижений Максимальн1 значення ударного об'ему л1вого шлуночка - як реакция на ф1зичне навантаження. Низький ртеньм ефективносп роботи серця. Виражена симпатикотошя Нормотон1я за ¡ндексом Кердо
РекомендацИ Обмеження з занять ваткою атлетикою. При занятт1 ф1зичними вправами та спорт/ необхщний мотторинговий контрольтиску та пульсу. В стан1 спокоюта шеля ф1зичних навантажень Немае обмежень для занять спортом Обмеження ф1зичних навантажень. За необхщнктю чи при поганому самопочутп консультант л1каря. Немае обмежень для занять спортом
Рисунок 3 - Характеристики та рекомендацП груп 1-4 для чоловiчоi статi
Кластер
Характеристики
Граничж висок! значения артер!ального тиску НайбМьша ефектившсть роботи серця Иереважания
симпатикотомжноТ регуляцГ за ¡ндексом Кердо (Парасимпатикотонт).
Функц!ональний стан кровооб!гу р!зко знижений
Максимальн! значения ударного об'Ему л!вого шлуночка - як рЕакц!я на фгёичне навантаження
Граничы висок! значения артер!ального тиску Граничил висок! Енерговитрати серця Низький ршеньм ефективносп роботи серця Попарно виражена симпатикотон!я
Пом.!рно
виражена
симпатикотонГя.
Рекомендацп
Обмеження з занять важкою атлетикою. Гри занятт! ф1зичними вправами та спорту необэидний монгторинговий контрольтиску та пульсу. В стан! спокоюта п1сля ф¡зичних навантажгнь
Обмеження ззанять важкою атлетикою. При занятт! ф!зичними вправами та спорту необхГдний монггоринговий контроль тиску та пульсу.
В стан! спокоюта п!сля ф!зичних навантажень.Обмеження ф1зичних нааантажень. За необх!дн!стю чи при поганому самопочутт! консультац!я л!каря.
Немае обмежень для занять спортом
Рисунок 4 - Характеристики та рекомендащ груп 5-7 для чоловiчоi статi
Використовуючи метод БЛР та ДА було створено математичш моделi за принципом один проти вах. Тобто враховувалася належнють до певного кластеру або до шших (Наприклад: особа належить до першо! групи чи до одше! з 2-8 груп у випадку
ж1нок i до одта з 2-7 груп у випадку чоловшв). Таким чином БЛР та ДА були проведенi 8 раз на жшочш половинi баз даних та 7 разiв на чоловiчiй й побудовано вiдповiднi моделi з наступними характеристиками якосп.
Таблиця1 -
Характеристики оцшки якостi моделей побудованих методом БЛР та ДА для жшок
Класифжатор Логiстична регрессiя Дискримшантний ана. из
0 164 58 73,9% 0 164 58 73,9%
1-проти всiх 1 60 124 67,4% 1 60 124 67,4%
Загал.коректн. % 70,9% Загал.коректн. % 70,9%
0 0 252 100% 0 240 0 100%
2-проти всiх 1 252 0 100% 1 0 252 100%
Загал.коректн. % 100% Загал.коректн. % 100%
0 213 21 91,0% 0 207 27 88,5%
3-проти всiх 1 0 204 100% 1 0 204 100%
Загал.коректн. % 95,2% Загал.коректн. % 93,8%
0 255 0 100% 0 228 27 89,4%
4-проти всiх 1 0 247 100% 1 0 247 100%
Загал.коректн. % 100% Загал.коректн. % 94,6%
0 259 0 100% 0 239 20 92,3%
5-проти вах 1 0 252 100% 1 0 252 100%
Загал.коректн. % 100% Загал.коректн. % 96,1%
0 161 58 73,5% 0 156 63 71,2%
6-проти всiх 1 56 140 71,4% 1 56 140 71,4%
Загал.коректн. % 72,5% Загал.коректн. % 71,3%
0 192 23 89,3% 0 183 32 85,1%
7-проти всiх 1 16 196 92,5% 1 16 196 92,5%
Загал.коректн. % 90,9% Загал.коректн. % 88,8%
0 200 13 93,9% 0 187 26 87,8%
8-проти всiх 1 3 162 98,2% 1 9 156 94,5%
Загал.коректн. % 95,8% Загал.коректн. % 90,7%
Таблиця 2
Характеристики оцшки якосп моделей побудованих методом БЛР та ДА для чоловiкiв_
Класифжатор Логiстичнa регрессiя Дискримшантний ана. из
0 242 40 85,8% 0 224 58 79,4%
1-проти вах 1 14 266 95,0% 1 14 266 95,0%
Загал.коректн. % 90,4% Загал.коректн. % 87,2%
0 200 55 78,4% 0 196 59 76,9%
2-проти всiх 1 48 153 76,1% 1 45 156 77,6%
Загал.коректн. % 77,4% Загал.коректн. % 77,2%
0 245 32 88,4% 0 236 41 85,2%
3-проти всiх 1 18 252 93,3% 1 6 264 97,8%
Загал.коректн. % 90,9% Загал.коректн. % 91,4%
0 232 40 85,3% 0 216 56 79,4%
4-проти всiх 1 25 225 90,0% 1 20 230 92,0%
Загал.коректн. % 87,5% Загал.коректн. % 85,4%
0 314 2 99,4% 0 280 36 88,6%
5-проти всiх 1 0 312 100% 1 0 312 100%
Загал.коректн. % 99,7% Загал.коректн. % 94,3%
0 311 0 100% 0 273 38 87,8%
6-проти вах 1 0 308 100% 1 0 308 100%
Загал.коректн. % 100% Загал.коректн. % 93,9%
0 192 27 87,7% 0 180 39 82,2%
7-проти всiх 1 24 182 88,3% 1 12 194 94,2%
Загал.коректн. % 88,0% Загал.коректн. % 88,8%
Серед уах моделей загальна точнiсть жодно! не е нижче 70%, проте у 6 випадках з 30 проведених аналiзiв точнiсть моделi склала нижче 80%, у 6 випадках з 30 ввдсоток точносп модел знаходиться мiж позначкою 80 та 90 %.
За даними попередшх досл1джень точнiсть визначення групи ризику студента за допомогою розроблено! програми на основi алгоритму знаход-ження мшмально! вiдсанi становила 80%. Приклад роботи програми зображено на рисунку 5.
Рисунок 5 - Приклад роботи розробленого додатку
У цьому випадку дослщження проводилися на навчальнiй базi, яка складалася з студентiв 1-2 курсу та була надана Нацiональним техшчним унiверситетом Украши "Кшвським полiтехнiчним шститутом iм. 1горя Окорського". База мютила 1495 спостережень, з яких 669 жшочо! статi та 826 чоловiчоi.
Висновки
Коректностi побудованих моделей на основi ДА та БЛР для прогнозування приналежностi особи до певно1' групи ризику у бiльшостi випадках мають досить вражаючий показник (бшьше 90%), проте з результатiв видно, що iснують ризики неправильно!' класифшацп, адже у деяких випадках корект-нiсть моделей наблгжаеться до 70%. В той час як визначення групи за допомогою розробленого про-грамного продукту завждi складае 80%. Стабшь-нiсть вiрогiдностi отримання результапв дае мотив для використання дано1' програми. Крум того в ш-терфейся передбачена функцiя опису та рекомен-дацiй щодо визначено1' групи особи.
Список лггератури
1. Ильинич В.И. Физическая культура студента и жизнь: учебник /В.И. Ильинич. - М.: Гарда-рики, 2010. - 366 с.
2. Ланда Б.Х. Методика комплексной оценки физического развития и физической подготовленности: учеб. пособие / Б.Х. Ланда. - М.: Советский спорт, 2011. - 348 с.
3. Оценка функционального состояния и адаптивных возможностей организма у студентов вуза в процессе занятий физической культурой: методические указания для преподавателей физической культуры и студентов / сост. С.Е. Бебинов. -Омск: Изд-во СибАДИ, 2004. - 16 c.
4. Пономарёв В.В. Интегративный контроль физкультурного образования школьников на Крайнем Севере / В.В. Пономарёв В.Е. Лыков. - М.: Теория и практика физической культуры, 2007. - 130 с.
5. Многомерные статистические методы. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Москва. 2003г.
6. Дискриминантный анализ [Електронний ресурс]. - 2013. - Режим доступу до ресурсу: http://studopedia.ru/9_82273_diskrimimntniy-analiz.html.
7. Бинарная логистическая регрессия [Електронний ресурс] // datuapstrade - Режим доступу до ресурсу:
http ://www. datuapstrade.lv/rus/spss/section 16/4/.
ЗАСТОВУВАННЯ АЛГОРИТМУ ЗНАХОДЖЕННЯ МШ1МАЛЬНО1 В1ДСТАН1 ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ГРУПИ РИЗИКУ СТУДЕНТА
Войник Б.О. Борисова Г.В.
Студенти 5-го курсу НТУУ «КП1 iM. 1горя Сжорського»
APPLICATION OF AN ALGORITHM FOR DETECT A MINIMUM DISTANCE FOR DETERMINATION
OF THE STUDENT'S RISK GROUP
Voinyk B.O.
Borisova G. V.
Students of the 5 th year of NTUU «Igor Sikorsky KPI»
Анотащя
Визначено групи ризику студенлв за допомогою алгоритму знаходження мшмально! ввдсташ на 6a3i отриманих результуючих таблиць. Отримано мггки для кожного студента, що характеризують субгрупу ризику. Встановлено вектор направления студента.
Abstract
The students' risk groups were determined using the algorithm of finding the minimum distance based on the resulting tables. The labels for each student that characterize the subgroup of risk are obtained. The direction of student direction is set.
Ключов1 слова: кластеризащя, патерн, мшмальна вщстань, квадрат евклщово! ввдсташ, функцюна-льш проби
Keywords: clustering, pattern, minimum distance, square of the Euclidean distance, functional tests
Вступ
Систематичт самостшш спостереження за станом свого здоров'я е необхвдним кроком для полшшення функцюнування систем оргашзму та щдтримки його в тонусг Виконання фiзичних вправ позитивно впливае на оргашзм студента i дае змогу провести аналiз фiзичних можливостей. За допомогою функцюнально1' проби Мартше можна дослвдити динашку змiни артерiального тиску та пульсу в перюд мiж станом спокою та на кожнш
хвилиш пiсля навантаження протягом п'яти хви-лин. Оскiльки стан фiзичного здоров'я може змiнюватися незалежно вiд фiзичних навантажень, то регулярне проведення проби Мартше дасть змогу спостертати динашку змш в органiзмi за певний перюд [1,4]
Це потребуе розробки програмного продукту, який би реестрував данi та автоматично проводив би дослщження стану фiзичного здоров'я.
