本研究基于國家科技支撐計(jì)劃科技奧運(yùn)專項(xiàng)《隔網(wǎng)對抗項(xiàng)致勝因素的研究與實(shí)施》（2006BAK12803）和上海市科委重點(diǎn)科技攻關(guān)計(jì)劃資助項(xiàng)目《競技體育對抗性項(xiàng)目技戰(zhàn)術(shù)分析與診斷研究》（072705128）,目的是探索新的乒乓球比賽技戰(zhàn)術(shù)診斷方法,嘗試人工智能技術(shù)在乒乓球比賽技戰(zhàn)術(shù)診斷與分析中的應(yīng)用,并以診斷結(jié)果為基礎(chǔ)對比賽進(jìn)行評估和預(yù)測研究。乒乓球比賽技戰(zhàn)術(shù)診斷評估指標(biāo)體系的研究。在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了乒乓球比賽技戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)體系,其中技術(shù)體系融合了技術(shù)和落點(diǎn),包含了發(fā)球技術(shù)、正手弧圈技術(shù)、反手弧圈技術(shù)、挑打技術(shù)、劈長技術(shù)、擺短技術(shù)和推擋技術(shù),落點(diǎn)根據(jù)各技術(shù)特點(diǎn)分別進(jìn)行了限定；戰(zhàn)術(shù)體系則融合了戰(zhàn)術(shù)行為和擊球時(shí)序,戰(zhàn)術(shù)行為包括進(jìn)攻、防守、控制和均勢四類,擊球時(shí)序按三段進(jìn)行分類。人工智能乒乓球比賽技戰(zhàn)術(shù)診斷方法的比較研究。以決策樹建樹過程的精化結(jié)果和粗糙集屬性約簡的結(jié)果對乒乓球比賽進(jìn)行技戰(zhàn)術(shù)診斷,并與改進(jìn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技戰(zhàn)術(shù)診斷方法進(jìn)行了比較研究。結(jié)果表明：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹方法得出的結(jié)果較為穩(wěn)定,粗糙集約簡的結(jié)果有較大的差別；若目標(biāo)誤差選擇合理,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對于測試集的整體擬合度較高,決策... 

【文章來源】：上海體育學(xué)院上海市

【文章頁數(shù)】：144 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 論文研究的背景
    1.2 論文研究的目的
    1.3 論文的主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.1 研究對象與研究方法
        1.3.2 主要內(nèi)容與論文結(jié)構(gòu)
        1.3.3 論文的創(chuàng)新點(diǎn)及主要貢獻(xiàn)
2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述
    2.1 技戰(zhàn)術(shù)診斷與評估的研究
        2.1.1 技戰(zhàn)術(shù)體系分類
        2.1.2 技戰(zhàn)術(shù)診斷與評估的方法
        2.1.3 存在的問題及發(fā)展方向
    2.2 體育預(yù)測研究
        2.2.1 體育預(yù)測概述
        2.2.2 體育預(yù)測精度指標(biāo)
        2.2.3 體育預(yù)測方法
    2.3 人工智能方法
        2.3.1 人工智能的定義
        2.3.2 人工智能決策方法
        2.3.3 決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗糙集
3 乒乓球比賽技戰(zhàn)術(shù)診斷評估指標(biāo)體系的研究
    3.1 指標(biāo)設(shè)計(jì)的總體思路
    3.2 技術(shù)體系的構(gòu)建
    3.3 戰(zhàn)術(shù)體系的構(gòu)建
    3.4 乒乓球比賽技戰(zhàn)術(shù)分析軟件的開發(fā)
4 基于人工智能的乒乓球比賽技戰(zhàn)術(shù)診斷方法的比較研究
    4.1 人工智能方法的特點(diǎn)分析
        4.1.1 決策樹算法
        4.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.1.3 粗糙集理論
    4.2 基于人工智能的乒乓球比賽技戰(zhàn)術(shù)診斷方法
        4.2.1 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技戰(zhàn)術(shù)診斷方法改進(jìn)的研究
        4.2.2 基于C5.0決策樹算法的乒乓球比賽技戰(zhàn)術(shù)診斷
        4.2.3 基于粗糙集約簡的乒乓球比賽技戰(zhàn)術(shù)診斷
    4.3 診斷方法比較
5 基于人工智能方法的乒乓球比賽技戰(zhàn)術(shù)診斷評估研究
    5.1 基于人工智能的乒乓球比賽技戰(zhàn)術(shù)診斷方法
        5.1.1 人工智能技戰(zhàn)術(shù)診斷方法總述
        5.1.2 優(yōu)秀乒乓球運(yùn)動(dòng)員總體技戰(zhàn)術(shù)診斷
        5.1.3 優(yōu)秀乒乓球運(yùn)動(dòng)員個(gè)性技戰(zhàn)術(shù)診斷
    5.2 基于人工智能的乒乓球比賽技戰(zhàn)術(shù)評估方法
        5.2.1 乒乓球比賽技戰(zhàn)術(shù)評估的內(nèi)涵和原則
        5.2.2 基于人工智能的乒乓球比賽技戰(zhàn)術(shù)評估的方法
        5.2.3 案例分析
    5.3 基于人工智能的乒乓球比賽預(yù)測方法
        5.3.1 乒乓球比賽預(yù)測的含義和分類
        5.3.2 基于人工智能的乒乓球比賽組合預(yù)測方法
        5.3.3 案例分析
6 應(yīng)用研究—人工智能乒乓球比賽技戰(zhàn)術(shù)診斷在大賽中的應(yīng)用
    6.1 診斷方法及其在大賽中的應(yīng)用
        6.1.1 人工智能乒乓球比賽診斷方法
        6.1.2 備戰(zhàn)第29屆奧運(yùn)會(huì)備戰(zhàn)應(yīng)用
        6.1.3 備戰(zhàn)第50屆世乒賽及冬訓(xùn)應(yīng)用
    6.2 第29屆奧運(yùn)會(huì)男隊(duì)主要對手技戰(zhàn)術(shù)診斷
        6.2.1 FORMA(德國)技戰(zhàn)術(shù)診斷
        6.2.2 FORMC(韓國)技戰(zhàn)術(shù)診斷
        6.2.3 FORMD(韓國)技戰(zhàn)術(shù)診斷
    6.3 第29屆奧運(yùn)會(huì)女隊(duì)主要對手技戰(zhàn)術(shù)診斷
        6.3.1 FORFA(新加坡)技戰(zhàn)術(shù)診斷
        6.3.2 FORFB(新加坡)技戰(zhàn)術(shù)診斷
        6.3.3 FORFD(日本)技戰(zhàn)術(shù)診斷
7 總結(jié)與展望
    7.1 主要結(jié)論
        7.1.1 世界優(yōu)秀乒乓球運(yùn)動(dòng)員的技術(shù)特征
        7.1.2 世界優(yōu)秀乒乓球運(yùn)動(dòng)員的戰(zhàn)術(shù)特征
        7.1.3 世界優(yōu)秀乒乓球運(yùn)動(dòng)員的個(gè)性技術(shù)特征
        7.1.4 世界優(yōu)秀乒乓球運(yùn)動(dòng)員的個(gè)性戰(zhàn)術(shù)特征
    7.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
學(xué)習(xí)和科研經(jīng)歷


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[3]決策樹分類算法的研究及其在教學(xué)分析中的應(yīng)用[D]. 劉軍.河海大學(xué) 2006
[4]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在乒乓球比賽技戰(zhàn)術(shù)分析中的應(yīng)用研究[D]. 高洪歌.北方工業(yè)大學(xué) 2006
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本文編號：3463445