技術(shù)特征：

1.基于AIC和改進(jìn)熵權(quán)法的人體體成分預(yù)測方法，其特征在于，包括：

S1：選擇阻抗模型，收集數(shù)據(jù)并構(gòu)造生理信息樣本的原始特征集F；

S2：加入生理信息樣本的原始特征集F，構(gòu)造第一特征參數(shù)和第二特征參數(shù)；

S3：使用赤池信息量準(zhǔn)則，選用AIC穩(wěn)定模型；

S4：計(jì)算AIC的值，選擇AIC值最小的特征組合，得到特征參數(shù)矩陣，分析各特征參數(shù)對(duì)擬合模型的影響，修正特征參數(shù)矩陣；

S5：引入信息熵，得到統(tǒng)一矩陣，計(jì)算熵值和權(quán)值；

S6：求解特征參數(shù)矩陣系數(shù)，得到人體體成分?jǐn)M合模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于AIC和改進(jìn)熵權(quán)法的人體體成分預(yù)測方法，其特征在于，五段阻抗值、性別、年齡、身高、體重、種族為第一特征；第一特征的平方、倒數(shù)及乘積組合為第二特征；原始特征集F由第一特征和第二特征共同組成。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于AIC和改進(jìn)熵權(quán)法的人體體成分預(yù)測方法，其特征在于，赤池信息量準(zhǔn)則AIC為：AIC＝2k-ln(L)，k為參數(shù)個(gè)數(shù)，L為似然函數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述基于AIC和改進(jìn)熵權(quán)法的人體體成分預(yù)測方法，其特征在于，選用的AIC穩(wěn)定模型為：AIC_H＝logσ²+(m/n)logn，σ²為模型的方差，m為模型的最高參數(shù)，n為參數(shù)個(gè)數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述基于AIC和改進(jìn)熵權(quán)法的人體體成分預(yù)測方法，其特征在于，計(jì)算AIC的值并選取AIC值最小的特征組合，得特征參數(shù)矩陣：[R₁,R₃,R₄,R₂R₃,R₃R₅,S,A,H,W,R]^T，并分析各特征參數(shù)對(duì)擬合模型的影響，修正特征參數(shù)矩陣，構(gòu)造最終的特征參數(shù)矩陣[R₁,R₃,R₄,R₂R₃,R₃R₅,A,H,W]^T，其中R₁～R₅為阻抗值，S為性別、A為年齡、H為身高、W為體重、R為種族、R_iR_j為阻抗值乘積。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述基于AIC和改進(jìn)熵權(quán)法的人體體成分預(yù)測方法，其特征在于，種族R的值完全相等，構(gòu)造最終的擬合模型為：

Male:f＝a₁R₁+a₂R₃+a₃R₄+a₄R₂R₃+a₅R₃R₅+a₆A+a₇H+a₈W+ε₁

Female：f＝b₁R₁+b₂R₃+b₃R₄+b₄R₂R₃+b₅R₃R₅+b₆A+b₇H+b₈W+ε₂

式中，a₁～a₈，b₁～b₈為回歸系數(shù)，ε₁，ε₁為誤差。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于AIC和改進(jìn)熵權(quán)法的人體體成分預(yù)測方法，其特征在于，信息熵計(jì)算公式為：H(R1)＝-∫_xp(x)log p(x)dx。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于AIC和改進(jìn)熵權(quán)法的人體體成分預(yù)測方法，其特征在于，人體體成分?jǐn)M合模型求解步驟為：

S51：設(shè)評(píng)估事件有m個(gè)對(duì)象，n個(gè)參數(shù)，x_ij為第i個(gè)對(duì)象下的第j個(gè)指標(biāo)，根據(jù)公式或公式計(jì)算確定m行n列的決策矩陣Y＝{x_ij}_m×n；

S52：消除對(duì)象的不同指標(biāo)具有的不同量綱單位，形成統(tǒng)一矩陣：

S53：計(jì)算熵值公式中e_j為第j個(gè)評(píng)估指標(biāo)所對(duì)應(yīng)熵值；如果Y′_ij＝0，那么e_j值在[0,1]；

S54：計(jì)算權(quán)值公式中w_j表示第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)值，n表示指標(biāo)個(gè)數(shù)。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述基于AIC和改進(jìn)熵權(quán)法的人體體成分預(yù)測方法，其特征在于，人體體成分?jǐn)M合模型求解步驟還包括：

S55：計(jì)算綜合權(quán)值：計(jì)算出各評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)后，根據(jù)各個(gè)指標(biāo)信息熵大小排序形成的標(biāo)準(zhǔn)分級(jí)數(shù)，從而得到關(guān)于指標(biāo)x的綜合權(quán)重；

準(zhǔn)則集總熵為：

$e=\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{e}_j$

由于各評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要性已隱含在分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)中，由分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)值來確定常規(guī)權(quán)重λ_j，該權(quán)重計(jì)算公式如下：

${\mathrm{\λ}}_j=\frac{{Y^{\′}}_{(k-1)j}/{Y^{\′}}_{1j}}{\underset{p=1}{\overset{n}{\Σ}}{Y^{\′}}_{(k-1)p}/{Y^{\′}}_{1p}},j=1,2,\mathrm{...},n$

其中λ_j為第j個(gè)指標(biāo)的常規(guī)權(quán)重，k為特征選擇算法選擇出的參數(shù)指標(biāo)的信息熵排序的標(biāo)準(zhǔn)分級(jí)數(shù)。

10.根據(jù)權(quán)利要求8或9所述基于AIC和改進(jìn)熵權(quán)法的人體體成分預(yù)測方法，其特征在于，綜合常規(guī)權(quán)重λ_j和客觀權(quán)重w_j得出新的改進(jìn)熵權(quán)權(quán)值：

${w^{\′}}_j=\frac{{\mathrm{\λ}}_j{w}_j}{\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_j{w}_j}.$