基于人工智能的乒乓球比赛技战术诊断与评估研究

发布时间：2021-10-28 22:40

　　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... 

【文章来源】：上海体育学院上海市

【文章页数】：144 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 论文研究的背景
    1.2 论文研究的目的
    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
        1.3.2 主要内容与论文结构
        1.3.3 论文的创新点及主要贡献
2 国内外研究现状综述
    2.1 技战术诊断与评估的研究
        2.1.1 技战术体系分类
        2.1.2 技战术诊断与评估的方法
        2.1.3 存在的问题及发展方向
    2.2 体育预测研究
        2.2.1 体育预测概述
        2.2.2 体育预测精度指标
        2.2.3 体育预测方法
    2.3 人工智能方法
        2.3.1 人工智能的定义
        2.3.2 人工智能决策方法
        2.3.3 决策树、人工神经网络、粗糙集
3 乒乓球比赛技战术诊断评估指标体系的研究
    3.1 指标设计的总体思路
    3.2 技术体系的构建
    3.3 战术体系的构建
    3.4 乒乓球比赛技战术分析软件的开发
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
    4.1 人工智能方法的特点分析
        4.1.1 决策树算法
        4.1.2 人工神经网络
        4.1.3 粗糙集理论
    4.2 基于人工智能的乒乓球比赛技战术诊断方法
        4.2.1 基于人工神经网络技战术诊断方法改进的研究
        4.2.2 基于C5.0决策树算法的乒乓球比赛技战术诊断
        4.2.3 基于粗糙集约简的乒乓球比赛技战术诊断
    4.3 诊断方法比较
5 基于人工智能方法的乒乓球比赛技战术诊断评估研究
    5.1 基于人工智能的乒乓球比赛技战术诊断方法
        5.1.1 人工智能技战术诊断方法总述
        5.1.2 优秀乒乓球运动员总体技战术诊断
        5.1.3 优秀乒乓球运动员个性技战术诊断
    5.2 基于人工智能的乒乓球比赛技战术评估方法
        5.2.1 乒乓球比赛技战术评估的内涵和原则
        5.2.2 基于人工智能的乒乓球比赛技战术评估的方法
        5.2.3 案例分析
    5.3 基于人工智能的乒乓球比赛预测方法
        5.3.1 乒乓球比赛预测的含义和分类
        5.3.2 基于人工智能的乒乓球比赛组合预测方法
        5.3.3 案例分析
6 应用研究—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
        6.1.2 备战第29届奥运会备战应用
        6.1.3 备战第50届世乒赛及冬训应用
    6.2 第29届奥运会男队主要对手技战术诊断
        6.2.1 FORMA(德国)技战术诊断
        6.2.2 FORMC(韩国)技战术诊断
        6.2.3 FORMD(韩国)技战术诊断
    6.3 第29届奥运会女队主要对手技战术诊断
        6.3.1 FORFA(新加坡)技战术诊断
        6.3.2 FORFB(新加坡)技战术诊断
        6.3.3 FORFD(日本)技战术诊断
7 总结与展望
    7.1 主要结论
        7.1.1 世界优秀乒乓球运动员的技术特征
        7.1.2 世界优秀乒乓球运动员的战术特征
        7.1.3 世界优秀乒乓球运动员的个性技术特征
        7.1.4 世界优秀乒乓球运动员的个性战术特征
    7.2 研究展望
致谢
参考文献
附录
学习和科研经历


【参考文献】：
期刊论文
[1]煤矿瓦斯预测知识获取模型的应用研究[J]. 孙林嘉,李茹,屈元子.  计算机工程. 2009(12)
[2]基于灰色神经网络建模的水质参数预测[J]. 石为人,王燕霞,唐云建,范敏.  计算机应用. 2009(06)
[3]图书文献经费的支持向量机组合预测[J]. 丁报林,倪天权.  计算机工程与应用. 2009(06)
[4]基于粒子群改进BP神经网络的组合预测模型及其应用[J]. 崔吉峰,乞建勋,杨尚东.  中南大学学报(自然科学版). 2009(01)
[5]中国乒乓球队奥运攻关研究报告——基于人工神经网络的乒乓球比赛诊断模型研究[J]. 肖毅,张辉.  体育科研. 2008(06)
[6]棋逢对手 胜之不“武”——中德男团决赛技战术分析[J]. 张辉.  乒乓世界. 2008(09)
[7]一种用于机场气象预测的模糊神经网络模型[J]. 仝凌云,潘佳,刁鑫.  计算机工程. 2008(15)
[8]组合预测在分销系统辅助决策中的应用[J]. 徐雁,陈新度,陈新.  计算机工程. 2008(13)
[9]序列模式挖掘在乒乓球比赛技战术分析中的应用[J]. 赵养清,虞丽娟,张辉.  上海体育学院学报. 2008(02)
[10]基于粗糙集理论和层次分析的数据约简[J]. 张雪峰,田晓东,张庆灵.  东北大学学报(自然科学版). 2008(01)

博士论文
[1]基于粗糙集数据挖掘技术的客户价值分析[D]. 王宏.哈尔滨工程大学 2006
[2]基于粗糙集的数据挖掘方法研究[D]. 王庆东.浙江大学 2005
[3]中国乒乓球队战术训练水平定量诊断方法及实践效用[D]. 张晓蓬.北京体育大学 2004

硕士论文
[1]奥运竞技体育项目技战术分析知识库的研究与实现[D]. 黄华勇.南京理工大学 2008
[2]基于人工神经网络2008奥运会中国男篮成绩预测实验研究[D]. 龚剑.武汉体育学院 2007
[3]决策树分类算法的研究及其在教学分析中的应用[D]. 刘军.河海大学 2006
[4]数据挖掘技术在乒乓球比赛技战术分析中的应用研究[D]. 高洪歌.北方工业大学 2006
[5]对世界优秀男子直拍快攻打法选手的技战术分析及发展趋势的研究[D]. 赵霞.北京体育大学 2003



本文编号：3463445