基于人工智能的乒乓球比赛技战术诊断预测与评估研究

发布时间：2014-12-31 10:39

 

【摘要】 本研究基于国家科技支撑计划科技奥运专项《隔网对抗项致胜因素的研究与实施》(2006BAK12803)和上海市科委重点科技攻关计划资助项目《竞技体育对抗性项目技战术分析与诊断研究》(072705128),目的是探索新的乒乓球比赛技战术诊断方法,尝试人工智能技术在乒乓球比赛技战术诊断与分析中的应用,并以诊断结果为基础对比赛进行评估和预测研究。乒乓球比赛技战术诊断评估指标体系的研究。在借鉴前人研究的基础上,构建了乒乓球比赛技战术指标体系,其中技术体系融合了技术和落点,包含了发球技术、正手弧圈技术、反手弧圈技术、挑打技术、劈长技术、摆短技术和推挡技术,落点根据各技术特点分别进行了限定；战术体系则融合了战术行为和击球时序,战术行为包括进攻、防守、控制和均势四类,击球时序按三段进行分类。人工智能乒乓球比赛技战术诊断方法的比较研究。以决策树建树过程的精化结果和粗糙集属性约简的结果对乒乓球比赛进行技战术诊断,并与改进的人工神经网络技战术诊断方法进行了比较研究。结果表明：神经网络和决策树方法得出的结果较为稳定,粗糙集约简的结果有较大的差别；若目标误差选择合理,神经网络方法对于测试集的整体拟合度较高,决策树方法次之,粗糙集方法的拟合程度较差；决策树和粗糙集方法的诊断结果倾向于值较大的属性,而神经网络方法依据连续值进行函数值传递,更倾向于技术属性与获胜概率的函数关系。基于人工神经网络的乒乓球比赛技战术诊断方法的改进,对增量改变的方式进行改进,将选手的技战术诊断分为优、发挥正常和态差三种竞技状态分别进行。基于人工智能方法的乒乓球比赛技战术评估及预测研究。在技战术诊断的基础上,尝试对乒乓球比赛进行评估研究。讨论了乒乓球比赛技战术评估的意义、方法、原则和操作流程,将评估过程分为不同选手间的评估和某选手自身的评估两种方式来进行。结果表明：基于人工神经网络的技战术评估方法可操作性强,评估的结果体现了公平性,可以合理区分某场比赛双方的技战术实力水平。在技战术评估的基础上,对乒乓球比赛进行初步的预测研究。对预测含义、分类和流程进行了讨论,研究了基于决策树和人工神经网络的组合预测方法,并将其用于优秀乒乓球运动员的技战术状态预测,分别从训练时间、预测精度对神经网络预测和组合预测两种方法进行对比分析,对32场比赛进行预测结果显示,组合预测的精度为0.9285,与神经网络预测接近,但时间为神经网络方法的18.61%。运用改进的基于人工神经网络的技战术诊断方法对优秀乒乓球运动员的技术诊断结果如下：正手弧圈是所有优秀男、女乒乓球运动员最主要的得分手段,发球技术也较为重要,且发半出台球对比赛获胜的影响较大。中外男子乒乓球运动员的技术特征较为相似,但在正手弧圈的落点上有所区别,外国男子运动员正手弧圈得分率重要性次序为反手—中路—正手,中国男子为反手—正手—中路。中国女子运动员的正手弧圈技术和反于弧圈技术仍是最重要的两项技术,且以打对方反手和正手两大落点为主要的得分手段,而外国女子的落点为反手和中路。对优秀乒乓球运动员的战术诊断结果表明：男子乒乓球运动员最重要的战术行为是第三拍抢攻和接发球控制。女子乒乓球运动员的使用最多的战术行为是发球抢攻和接发球后形成均势,最重要的战术为发抢和相持-均势。与外国运动员相比,中国男子运动员的发球后控制和接发球后控制明显较优,防守对外国运动员的比赛有重要影响；进攻型战术是中国优秀女子乒乓球运动员主要采用的战术,接发球后形成相持的战术对外国女子运动员的决定意义较大。首次将改进的基于人工神经网络的技战术诊断方法用于对中国国家乒乓球队主要队员：CHNMA、CHNMB、CHNMC、CHNMD、CHNME、CHNFA、CHNFB、CHNFC、CHNFD、CHNFE和第29届奥运会和50届世乒赛的主要对手：FORMA(德国)、FORMF(德国)FORMB(白俄罗斯)、FORMC(韩国)、FORMD(韩国)、FORME(中国台北)、FORFA(新加坡)、FORFB(新加坡)、FORFC(新加坡)、FORFF(新加坡)、FORFD(日本)、FORFE(韩国)进行技战术诊断研究,并用于备战训练和比赛决策支持,得到了教练员和运动员的肯定。 

1绪论

 

1.1论文研究的背景

乒乓球项目是我国的传统优势项目，在刚刚结束的第29届北京奥运会上取得了全部单项和团体比赛的金牌，在两个单打项目上，更是实现了金银铜牌的包揽。对乒乓球比赛进行相关研究，总结训练和备战的经验，不仅对于项目本身，对于所有对抗性项目的发展均有非常重要的参考意义。由于乒乓球项目在我国坚实的群众基础和在竞技体育领域的长盛不衰，对其进行研究还有良好的社会效益。乒乓球运动员能否在比赛中获胜受多重因素的制约，如身体、心理、技战术和环境等等，然而，由于乒乓球比赛技战术体系的复杂性和战术运用的灵活性，其发挥的优劣决定着比赛的胜负，在“隔网对抗项目制胜因素的研究与实施”研究中，将其列为比赛获胜的主要因素;在国家乒乓球队的平时训练和历次备战时，也将其作为最重要的内容。

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1.2论文研究的目的
探讨运用人工智能方法对乒乓球比赛进行诊断与评估研究，对优秀乒乓球运动员的技战术水平进行诊断，为教练员和运动员合理安排训练、有效调控比赛技战术运用提供科技支撑。
1.3论文的主要研究内容及创新点1.3.1研究对象与研究方法
选取优秀乒乓球选手近五年世界锦标赛、世界杯和奥运会等比赛368场次，运用课题组开发的“乒乓球比赛技战术采集系统”，采集每场比赛各项技术和战术指标的数据。
研究方法有文献资料法、专家访谈法、录像观察法、数据采集法、软件工程法、数学建模法等。文献资料法主要用于了解国内外关于球类比赛技战术诊断、评估和预测的研究现状，特别是关于乒乓球项目技战术诊断和评估的相关研究。专家访谈法主要是咨询目前采用的乒乓球比赛技战术指标体系的合理性和适用性，并对提出的技术与落点结合的技术体系和战术与时序结合的指标体系进行专家访谈，根据专家意见进行改进.

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2国内外研究现状综述

 

2.1技战术诊断与评估的研究

在乒乓球比赛中，只有客观地分析和了解对手的技战术特点，并有针对性地进行训练和安排比赛战术，才一能克敌制胜。乒乓球比赛技战术诊断与评估意义在于通过分析双方的竞技实力判断训练效果为制定训练计划设定起始点、为比赛排兵布阵提供参考、对选手的实力进行排名等。乒乓球比赛技战术诊断与评估大体上经历了由定性到定量再到定性与定量相结合，由指标笼统到具体分析，由手工统计到计算机辅助分析再到人机交互，由简单数理统计到数据挖掘再到决策支持的过程(图2一l)

简单统计主要是教练员或运动员针对某项具体的技、战术指标进行的，稍复杂一些的有:吴焕群等(1990)的“分段评估法”，再较为复杂统计有李今亮等(1996)的“十项指标评估法”等。虞丽娟、张辉、凌培亮、赵养清(2008)等则分别运用关联规则和序列模式，系统地探讨了发球轮与接发球轮，笔耕文化传播，前三拍与得、失分关联特征和乒乓球比赛重要的得失击球序列。目前，乒乓球比赛的综合决策支持还处于理论探索阶段，但应该是今后发展的研究方向之一。

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2.2体育预测研究

22.1体育预测概述

体育预测是指体育决策者采用某种预测方法对体育发展的未来趋势进行推测，以预测结果来辅助决策。体育预测越来越需要数学和计算机学科的参与。[38]
2.2.2体育预测精度指标
(l)预测误差e1一般定义为以下形式:e1=yl一y1;
(2)预测精度的指标是绝对偏差MAD;
(3)平均平方误MSE，它减少了误差抵消的可能。

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3乒乓球比赛技战术诊断评估指标体系的研究...........................13
3.1指标设计的总体思路.....................13
3.2技术体系的构建................13
3.3战术体系的构建..................14
3.4乒乓球比赛技战术分析软件的开发..........................6
4基于人工智能的乒乓球比赛技战术诊断方法的比较研究...................17
4.1人工智能方法的特点分析.....................17
4.2基于人工智能的乒乓球比赛技战术诊断方法.........................19

4.3诊断方法比较...................28

 

6应用研究一人工智能乒乓球比赛技战术诊断在大赛中的应用

 

6.1诊断方法及其在大赛中的应用

6.1.1人工智能乒乓球比赛诊断方法

在大赛备战过程中，确定比赛的主要对手并对其进行全面的技战术诊断是中乒乓球队历次大赛前科研的重点研究项目。从第49届世乒赛开始，国乒队教练组将比赛技战术诊断与分析确定为每次大赛的必修课。从数据中发现问题，逐步引入人工智能、数据挖掘等先进技术手段促进对技战术特征的深刻认识并将结论用于指导科学化训练和比赛。乒乓球比赛技战术诊断的思路也随着指导训练比赛的实践逐步得到完善，其研究内容包括对运动员的整体技战术把握和某项技战术的详细分析.

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7总结与展望

 

7.1主要结论:

本文在构建乒乓球比赛技战术诊断评估指标的基础上，对基于人工智能方法的乒乓球比赛技战术诊断方法进行了比较研究，并在此基础上进行了初步的评估预测研究，对基于人工神经网络的乒乓球比赛技战术诊断方法进了改进，诊断结果更为明晰、评估结果贴近比赛实际、预测结果更加科学，可以方便地用于比赛技战术诊断和决策支持，本研究的技战术诊断成果首次用于国家乒乓球队第29届奥运会主力和对手技战术诊断，并分别用于第50届世界乒乓球锦标赛和2010年男队冬训对手技战术分析，得到国家队教练员和运动员的肯定，研究结论如下:

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参考文献:

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本文编号：10953