| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 图表索引 | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究历史和现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 体能的相关属性及评价方法 | 第13-15页 |
| 1.2.2 体能的预后能力 | 第15-17页 |
| 1.2.3 体能的干预 | 第17-18页 |
| 1.2.4 总结与分析 | 第18页 |
| 1.3 研究内容和结构安排 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第19-20页 |
| 第2章 老年人步速相关重要属性提取 | 第20-37页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 主要方法分析 | 第20-23页 |
| 2.2.1 主要方法 | 第20-23页 |
| 2.2.2 问题总结及分析 | 第23页 |
| 2.3 步速相关重要属性提取方法 | 第23-30页 |
| 2.3.1 算法原理 | 第23页 |
| 2.3.2 多元回归 | 第23-26页 |
| 2.3.3 随机森林 | 第26-27页 |
| 2.3.4 神经网络 | 第27-30页 |
| 2.3.5 属性融合 | 第30页 |
| 2.4 实验分析 | 第30-35页 |
| 2.4.1 实验目的和实验数据源 | 第30-31页 |
| 2.4.2 实验环境和条件 | 第31页 |
| 2.4.3 评价方法 | 第31-32页 |
| 2.4.4 实验过程和参数说明 | 第32-33页 |
| 2.4.5 实验结果及分析 | 第33-35页 |
| 2.5 小结 | 第35-37页 |
| 第3章 老年人体能分级模型 | 第37-58页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 主要方法及分析 | 第37-40页 |
| 3.2.1 主要方法 | 第37-39页 |
| 3.2.2 问题总结及分析 | 第39-40页 |
| 3.3 基于 LOGISTIC 回归的体能分级模型 | 第40-45页 |
| 3.3.1 算法原理 | 第40-41页 |
| 3.3.2 构建 logistic 回归模型 | 第41-43页 |
| 3.3.3 体能状态判定 | 第43-45页 |
| 3.4 实验分析 | 第45-57页 |
| 3.4.1 实验目的和实验数据源 | 第45页 |
| 3.4.2 实验环境和条件 | 第45-46页 |
| 3.4.3 评价方法 | 第46页 |
| 3.4.4 实验过程和参数说明 | 第46-47页 |
| 3.4.5 实验结果及分析 | 第47-57页 |
| 3.5 小结 | 第57-58页 |
| 第4章 原型系统设计与实现 | 第58-66页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 系统总体设计 | 第58-61页 |
| 4.2.1 技术路线和设计原则 | 第58页 |
| 4.2.2 目标和功能需求 | 第58-59页 |
| 4.2.3 系统的总体结构 | 第59-60页 |
| 4.2.4 交互界面设计 | 第60-61页 |
| 4.3 关键功能模块实现 | 第61-63页 |
| 4.3.1 老年人数据类的定义 | 第61-62页 |
| 4.3.2 体能计算 | 第62-63页 |
| 4.4 实验分析 | 第63-65页 |
| 4.4.1 实验目的和数据资源 | 第63-64页 |
| 4.4.2 实验环境和条件 | 第64页 |
| 4.4.3 评价方法说明 | 第64页 |
| 4.4.4 实验过程和参数说明 | 第64页 |
| 4.4.5 实验结果及分析 | 第64-65页 |
| 4.5 小结 | 第65-66页 |
| 第5章 结束语 | 第66-69页 |
| 5.1 全文总结 | 第66-67页 |
| 5.2 工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-77页 |
| 附录 1：LOGISTIC 回归方程中，非定量变量的使用说明 | 第77-79页 |
| 附录 2：LOGISTIC 回归方程切点的选择 | 第79-84页 |
| 致谢 | 第84页 |