运动员神经类型项群特征评估模型与系统构建

论文摘要

神经类型是高级神经活动学说的重要组成部分,它没有优劣之分,但支配着个体活动的反应方式,调节着环境与个体相互作用过程的效率与深度。目前,国内外高水平运动员在运动技术水平上没有多少显著差异,而神经类型的特点往往是决定运动员临场比赛情绪调控能力和竞技水平发挥的关键性因素,从而影响最终比赛的成败。因此,研究运动员神经类型以及不同体育项群特征具有及其重要的意义。本文探讨了运动员神经类型与高水平体育运动的关系与规律,运用数据挖掘技术构建了田径、体操、击剑、射击、划船五个项目运动员神经类型项群特征的评估模型,实现了系统架构与开发。主要工作有:首先,分析了运动员神经类型项群特征评估模型与系统的构建需求,从“运动员神经类型项群指标数据库”中获得了田径、体操、击剑、射击、划船五个项目运动员神经类型项群指标的测试数据;其次,运用数据挖掘技术的决策树算法和关联规则分析测试数据,找出运动员神经类型与所从事体育项目之间的相关性指标特征,构建了五个项目运动员神经类型项群特征评估模型;在此基础上,开发了基于.NET平台和C/S架构的运动员神经类型评估系统,为运动员自我评估与针对性训练计划制定、运动员选材、专项训练监控和指导、比赛中临场指挥与调控以及管理领导层决策等提供了一个高效而实用的评估与决策工具,从而使运动员能够在比赛中取得更加优异的成绩。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 本文选题背景和意义
• 1.1.1 神经类型基本理论
• 1.1.2 运动员神经类型与高水平体育运动
• 1.1.3 WZ神经类型测试法及其指标体系
• 1.1.4 运动员神经类型测试与评估中存在的问题
• 1.2 本文的主要内容
• 1.3 本文的章节安排
• 第二章 数据挖掘与体育研究
• 2.1 数据挖掘技术原理
• 2.1.1 数据挖掘技术的产生背景
• 2.1.2 数据挖掘的基本概念
• 2.1.3 数据挖掘的常用技术和方法
• 2.1.4 数据挖掘的过程
• 2.2 数据挖掘的发展与应用
• 2.2.1 数据挖掘的发展现状
• 2.2.2 数据挖掘的应用前景
• 2.3 数据挖掘与体育研究
• 第三章 运动员神经类型项群特征评估模型的构建
• 3.1 构建评估模型的任务分析
• 3.1.1 目标任务
• 3.1.2 数据挖掘方法的选择
• 3.1.3 数据挖掘软件工具的选择
• 3.2 决策树算法在构建评估模型中的具体应用
• 3.2.1 决策树算法
• 3.2.2 基于决策树的数据准备
• 3.2.3 基于决策树的数据转换
• 3.2.4 构建决策树
• 3.2.5 基于决策树的结果分析
• 3.3 关联规则在构建评估模型中的具体应用
• 3.3.1 关联规则
• 3.3.2 关联规则的构建
• 3.3.3 基于关联规则的结果分析
• 3.4 运动员神经类型项群特征评估模型的构建
• 3.4.1 评估模型构建过程和步骤
• 3.4.2 各项群评估模型的构建
• 第四章 运动员神经类型测试与评估系统的设计及实现
• 4.1 系统目标和功能
• 4.2 系统平台的设计
• 4.2.1 系统平台的开发方法
• 4.2.2 基于.NET的系统平台开发环境
• 4.2.3 基于C#的系统平台编程语言
• 4.2.4 基于C/S架构的系统平台体系结构
• 4.3 系统模块分析与设计
• 4.3.1 系统结构设计
• 4.3.2 系统功能模块设计
• 4.4 系统数据库设计
• 4.5 系统实现
• 4.5.1 系统测试流程的实现
• 4.5.2 系统测试结果查询功能的实现
• 4.5.3 系统测试参数与评估模型重建的实现
• 4.5.4 系统评估指标体系中图形识别的实现
• 4.6 系统运行效果
• 4.6.1 专家测试的效果评价
• 4.6.2 系统的实际试测效果
• 第五章 结论
• 5.1 主要完成的工作
• 5.2 评估模型构建与系统实现的不足
• 5.3 未来展望
• 参考文献
• 致谢