征兵被装体型数据采集方法优化研究∗
张海亭 叶德平
（陆军勤务学院 重庆 400030）
摘 要 为了确保征兵被装供应“标准到位、发放及时、合身适体”，提高被装的适体率，就要从源头数据的采集上确保其准确性，而数据采集的方法是否得当直接影响数据采集的准确性。论文针对新兵体检项目中的头围、胸围、腰围、脚长等项目，分别采用试戴、测量、自报号型相结合的数据采集方法，实现征兵被装由“预测号型概略式发放”向“量体定人精准式发放”转变。
关键词 征兵被装；数据采集；方法优化
1 引言
一直以来，我军军人人体尺寸数据的采集，主要依靠人工使用皮尺测量人体的头围、身高、胸围、腰围和脚长等基本数据，这种数据采集方法存在对测量者专业知识要求高、数据录入统计汇总任务繁琐、数据测量不准确等诸多问题。受传统方法着装号型准确采集难、保障需求提报速度慢的制约，我军被装供应模式仍然停留在模糊概算和经验式供应保障模式上，离精确化、精细化、精准化和按需供应保障还有很大差距［1］。在这种保障模式下，基层单位被装管理人员为了确保官兵人人适体，不得不反复调换号型，造成了人财物的严重浪费；为了满足各级的调号需求，全军不得不保持较高比例的周转量，造成库存物资大量积压，甚至造成许多不必要的损失浪费，因此科学合理的数据采集方法则显得尤为重要。
举一个例子，《喊山》，后来叫《乌蒙山》，写的是两代人，老村长和30年后老村长的儿子继续当村长，全村人不原谅他，因为父亲在文革当中有很多错，尽管是无奈被迫的，他不是主谋，他等于也是受害者，后来儿子通过自己的行为，一点点翻，最后赢得全村人的信赖。这个作品写得很干净，是对文革的反思，就是刚才杨昕巍导演说的那个思路。目前这样的演出不够，感觉30年前就可以出现这样的戏。可以借鉴《雨花台》，评文华大奖和后来五个一工程奖的时候，话剧第一，做的是雨花台革命先烈的事，从剧本结构到舞台呈现，真实感、形式感、样式感绝对好，可见即便是做那个年代的东西也可以非常好。
2 头围数据采集方法优化
根据07式军服号型是由身高、头围、胸围、腰围和脚长这五个指标确定的标准要求，能否准确采集这五个指标就变得尤为重要［2］。其中身高可以通过测量的方法来进行数据采集，这一项相对准确。在征兵体检过程中对头围采用测量的方法，事后对新兵的调查结果如图1所示。通过调查结果显示，对头围采用测量的方法数据误差较大，因为头围数据的采集与头发的浓密，每个人的头形和测量的位置都有很大关系［3］。考虑到军帽戴起来比较方便，可以在每个人武部配发一定数量的军帽，对头围的测量直接采用试戴的方法来解决，这样更能保证数据的准确性，减少了后期的调号等过程。
图1 2017年作训帽适体率调查结果
3 脚长数据采集方法优化
目前，在征兵体检过程中脚长数据的采集主要采用自报号型的方法，相比之前采用测量的方法要准确一些，但仍存在应征青年自报的鞋码不符合实际的情况。为了提高数据的准确性，在数据采集中增加数据校验的功能，具体步骤如下。
1）根据身高和脚长的关系，计算出脚长的合理范围［h/7，h/6］（其中h为应征青年的身高数据）；
在实际测试中，落在菱形采样点之间的体重值，将根据左右最近的两个采样点取得一个最小范围的线性估值，如
通过自报号型与数据校验相结合能大大提高数据的准确性［4］。比如身高180cm的男军人，脚长的合理范围［25.7，30.0］（单位：cm），对应鞋码的合理范围［41，50］（单位：码），如果他自报的号型为39码，则数据存在问题，在系统录入的时候会提醒数据异常，如果为42码，则数据合理，可以直接录入。
4 胸围、腰围数据采集方法优化
对传统文化和中国古代人文学科研究成果的普及有其特殊背景。由于20世纪以降传统文化受到冲击，教育的工具化、实用化倾向，重理轻文之风，造成几代人知识结构和人文素质的缺陷。而本来应该在幼时、小学、中学阶段具备的传统文化基础和基本人文素养，我们这一代与更年轻的人，即使有了硕士、博士学位，当了领导，成了专家、教授，却未必能具备。在不少方面都需要接受普及，甚至需要扫盲。
胸围、腰围的测定，我们根据个人肥胖指数与身高、体重之间存在的关系（即BMI=体重（kg）/身高（m）的平方，由此推断肥胖指数情况与着装军服号型之间也应该存在一定关系［5］。因此，我们对近十年来湖北省新兵中人体的基本数据（身高、体重）与军服号型的关系长时间研究后发现，07式军服号型与身高、体重之间的确存在一定关系［6］，配衣参数因子计算公式如下。
其中：η为配衣参数因子；w为体重，单位为kg；h为身高，单位为cm。
通过大量实测之后，已经验证了这种方法的准确性，图2～4是根据数年来部队测量数据的统计分析选取其中三个身高段得出的图表，在下面的图表中，横坐标为体重值，纵坐标为胸围值，胸围值每4cm一个间隔，且取值点都在军服号型分段点上。图2～4中的黑点表示大量实际测量值在每一个体重值上的平均数，菱形点为根据实测值推演算法计算出的采样点，具体如图2～4所示。
表1 配衣参数因子表示例
4.1 人体号型信息换算方法优化的统计规律
表1示意了一个可能的配衣数据表。
1.4 加工技术水平较高：红干辣椒分批采收，采收后自然风干，分户保管储藏。辣椒加工由原来简单的加工已发展到工厂加工。整个加工过程采用半自动化管理，只有在包装环节由专门人员来完成。这不仅使产品有了安全卫生保证，而且降低了生产成本。辣椒产品由原来只加工辣椒粉，现已开发出了辣椒丝、辣椒油、辣椒酱、辣椒粉等系列产品，出口南韩、香港、南非及东南亚。
图2 165cm身高段胸围-体重分布散点图
图3 170cm身高段胸围-体重分布散点图
图4 175cm身高段胸围-体重分布散点图
通过图2～4可以看到，我们采取的算法是完全根据实测值的分布轨迹取值，这样就很好地符合了实际的体重-胸围分布情况，可以使我们的测量结果达到非常高的准确度［7］。
4.2 人体号型信息换算方法优化的算法示例
2）再根据脚长与鞋码之间的关系，计算出鞋码的合理范围［L2*2-10，L1*2-10］（其中L1、L2分别为应征青年脚长的上下限）。
一个175cm身高的测试者体重为80kg，首先计算出配衣参数因子，然后通过对175cm所属号型段的配衣参数表进行查询，可以得知其上衣型号为175/96，胸围处于94～98之间［8］。
计算测试者的配衣参数因子：
具体计算过程如下：
航道中轴线两边各125米的范围水域为本次航道水域扫海测量范围。回淤土方量计算要求：按三万吨航道的通航标准（以航道中轴线为中心、航道长10.8公里、航道底宽120米，航道底标高：内航道为9.8米，外航道为10.0米，航道边坡：内航道为1：7，外航道为1：10，岩石为1：2）进行计算标准回淤方量，并分别按允许两边超宽各5米、超深0.3米，两边超宽各7米、超深0.6米，两边超宽各9米、超深0.7米三种方式计算超宽超深土方量。
由表2可知，优化工作参数后氯标准工作液的标准偏差最大值为0.102 mg·kg-1，最大相对标准偏差为1.983%，可见此时精密度较高。
下述各表为按身高和号型分段的误差统计表［9］，样本总数为34357人。
4.3 人体尺寸信息采集方法优化的效果验证
2016～2017年经过近两年的实际使用，我们得到了大量统计数据，可以很好地说明该模型在实际使用中的效果。
通过身高175cm查表得到所属型号段为173—177号型段在173—177号型段查表得知该值处于175/96号型范围内，其对应的配衣参数因子的值域下限为13.46，上限为15.50，上衣型号确定为175/96。
表2为军服号型测量的分段误差统计，从最终的统计结果可以看到，在军服号型测量方面，该模型达到了超过96%的准确率，误差率仅为3.126%。
图5为军服测量的分段误差统计曲线，纵坐标为人数，横坐标为军服号型［10］。
本研究的对象是初中数学教师.个案教师的选择是在前期调研与问卷调查的基础上形成的.在前期调研中，教研室与相关学校的领导在了解了本课题研究的目的与思路后，推荐了多位教师.在观摩了这些教师的数学课堂教学并进行了访谈之后，选择了J中学的一名教师——在此我们称其为张老师.而后对初中数学教师PCK现状的问卷调查发现，这位教师一定程度上具有代表性.因此，最终确定了J中学的这位张老师作为研究个案.
表2 军服误差分段统计表
图5 军服测量分段误差统计曲线
从图5可以看到，代表测量值的红色曲线与代表实际值的蓝色曲线差异非常微小，各个号型段的测量值与实际值基本一致［11］，误差很小，这说明了该方法的准确性并不偏向任何一个特定的身高号型段，对各型号都有很好的符合程度。
5 结语
2018年我们按照新的军人人体尺寸采集方法对该省军区预征新兵重新建立人体尺寸数据库，并在定兵后去除了未入伍人员的数据。依据该人体尺寸数据建立号型档案库，进一步进行号型分布统计分析。依据此数据进行编报了征兵被装预算［12］，预置了相关被装物资。
新兵起运前，该省军区组织对入伍人员适体率情况进行征兵被装发放适体率问卷调查，反馈回来适体率由原来往年88%提高到95%。从问卷调查反馈回来的征兵被装发放适体率的结果来看，征兵被装数据采集方法的优化是具有显著效应的。
参考文献
［1］叶德平，苗壮，陈能聪.把握特点优化新兵被装供应［J］.军事经济学院学报，2012（11）：73-74.
［2］孙荣林，崔岳鹏，席志虎.精心做好新兵被装保障的思考［J］.被装管理，2013（1）：15-16.
［3］方辉.精确后勤理论基础研究［D］.武汉：军事经济学院，2008：18-20.
［4］刘博洋.我军试点征兵被装供应保障新模式［J］.解放军生活，2017（10）：20-21.
［5］刘关松，王峰.全力确保新兵被装物质及时到位［J］.军需物资油料2015（10）：35-36.
［6］张云峰，田维庆，李沈宏.对提高新兵被装发放率的思考［J］.军需研究，2013（3）：25-26.
［7］黄强，马中平，何文涛.科技助力新兵被装保障优化之路［J］.军需物资油料，2013（5）：2-3.
［8］中国军事百科全书（第二版）军需勤务学科分册［Z］.北京：中国大百科全书出版社，2007：7-29.
［9］张军华，魏金成.被装勤务学［M］.北京：解放军出版社，2010：40-58.
［10］刘峰.数学建模［M］.南京：南京大学出版社，2016：178-183.
［11］张云峰，田维庆，李沈红.对提高新兵被装发放适体率的思考［J］.军需研究，2013（3）.
［12］黄强，马忠平，何文涛.科技助力新兵被装保障优化之路［J］.军需物资油料，2013（5）.
Research on the Optimization of Data Acquisition Method of Conscription Body
ZHANG Haiting YE Deping
（Army Logistical University of PLA，Chongqing 400030）
Abstract In order to ensure that conscription is supplied with"standards in place，timely distribution，fit for fit"，and to improve the fitness rate，it is necessary to ensure its accuracy from the collection of source data.Whether the method of data acquisition is appropriate or not directly affects the accuracy of data acquisition.According to the items of head circumference，chest circumference，waist circumference，foot length and so on in the item of new recruits'physical examination，the data collection method of combining trial wear，measurement and self-report type is adopted in this paper.To realize the transition of conscription from"predictive size"to"accurate distribution".
Key Words conscription outfit，data acquisition，method optimization
中图分类号 E23
DOI： 10.3969/j.issn.1672-9730.2019.12.041
∗ 收稿日期： 2019年6月14日，修回日期：2019年7月17日
基金项目： 国防重大攻关项目（编号：2014ZB00088）；重庆市重大科技项目（编号：CQF20150709）；国家社会学基金项目“西藏方向物资故障研究”（编号：14GJ003-106）资助。
作者简介： 张海亭，男，硕士研究生，研究方向：军需勤务、被装保障研究。叶德平，男，博士生导师，教授，研究方向：军需勤务、被装应用研究等。
Class Number E23