运动训练过程组织管理的灰色系统理论与方法研究

运动训练过程组织管理的灰色系统理论与方法研究

论文摘要

运动训练过程是由运动员起始状态的诊断,经过训练目标的确立,训练计划的制定,训练活动的实施,训练过程的检查评定,训练控制与目标的实现六个基本部分有机的组合而成。而整个运动训练过程几乎均要受制于内部诸如生理的、心理的,外部诸如社会的、环境的因素的影响和干扰,表现出巨大的复杂性和不稳定性。这种不稳定性,一方面是由因素的不确定性造成的,另一方面是由因素之间的不确定关系造成的。因此,对于运动训练问题的探讨,不是全黑或全白的,而采用不确定性数学作为其研究手段是相当可行的。灰色系统理论于1982年由邓聚龙教授创立以来,在短短20多年,其理论结构和应用范围都得到了大量的扩充和发展。由于该理论对时间序列短、统计数据少、信息不完全系统的建模与分析具有独特的功效,因而在社会、科教、技术等众多领域得到了广泛的应用。目前,灰色系统理论也是体育领域运用新科学新技术最快最有成效的理论方法之一。虽然对运动训练过程的灰色系统方面的运用研究已进行多年,但究其研究的手段来说,大都集中在灰色关联分析、成绩预测领域;在研究项目上集中于可测量类、技能类项目的竞技能力诊断评价上,而针对运动训练实施过程进行系统研究理论与方法研究则明显欠缺。为此,本文在系统分析的基础上,运用灰色数学的方法建立系统模型,对运动训练过程的组织管理问题进行研究。具体研究如下:在运动员的竞技诊断方面。诊断方法是由不同特点和作用的灰色关联分析组成,而通过多级别、多层次的综合评价诊断系统,不仅可以对整体、层次、要素等多结构问题进行诊断,而且可将时空变化问题归入到诊断的体系中。在运动训练目标的确立方面。不同的训练阶段需要制定出有针对性地运动训练目标,在定性分析的基础上,以GM(1,1)模型为基本依据,建立起处于转折期的、多因素综合的、非等间距的、高度增长期的、有一定波动趋势的诸多灰色预测模型,从而提高训练目标制定的可行性和准确性。在运动训练计划的制定方面。在对不同竞技能力进行难度诊断的基础上,通过灰色GM(1,N)协调模型、灰色多目标规划模型对运动训练过程进行有效分解,以制定出切实可行的训练计划。在运动训练活动的实施方面。首先,运用灰色信息差异测度,对运动训练实施过程中的实时信息数列变化进行变异诊断;然后,使用灰色三数据模型,在灰色差异信息测度分析的基础上进行即时的“新信息”预测控制;最后,运用灰色层次决策方法,对训练实施过程中的方法手段进行最优化处理。在运动训练过程评价与调节方面。首先,运用灰色统计聚类法、灰色关联多层次评价法对运动训练效果进行阶段性评价;然后,在评价的基础上,通过建立不同运动项目的灰色矩阵,并运用灰色去余控制对训练灰色矩阵进行调控增减;最后,对运动训练指标进行修正,阶段性的优化训练计划,已达到逼近原计划的目的。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1 前言
  • 1.1 选题依据
  • 1.2 文献综述
  • 1.2.1 运动训练过程的灰色系统整体研究
  • 1.2.2 运动训练过程的灰色系统分步研究
  • 2 研究对象与方法
  • 2.1 研究对象
  • 2.1.1 运动训练过程的可控性
  • 2.1.2 运动训练过程的灰色特征
  • 2.1.3 运动训练过程的灰色控制技术
  • 2.2 研究方法
  • 2.2.1 文献资料法和逻辑归纳法
  • 2.2.2 系统分析法
  • 2.2.3 灰色数学建模法
  • 3 研究结果与分析
  • 3.1 运动训练过程的灰色分析
  • 3.1.1 运动训练过程系统的系统性和可控性分析
  • 3.1.2 运动训练过程的灰性及灰色理论在运动训练过程控制中的实用价值
  • 3.2 运动员起始竞技诊断的灰色理论与方法
  • 3.2.1 运动员起始竞技诊断的灰色理论依据
  • 3.2.2 运动员起始竞技诊断的灰色数学方法
  • 3.3 运动训练目标的确立
  • 3.3.1 运动员制定不同训练目标的意义和依据
  • 3.3.2 制定运动训练目标的灰色数学方法
  • 3.3.3 训练目标设置精度的检验
  • 3.4 运动训练计划的制定
  • 3.4.1 不同选手各子项中、短期运动成绩目标的难度诊断
  • 3.4.2 运动训练计划的多维灰色规划
  • 3.5 运动训练活动实施的灰色控制
  • 3.5.1 运动员训练活动组织实施中的灰色差异信息的量度
  • 3.5.2 运动训练组织实施的灰色预测控制
  • 3.5.3 运动员竞技能力的灰色局势决策
  • 3.6 运动训练过程评价与调整的灰色理论与方法
  • 3.6.1 运动训练过程的灰色评价理论与方法
  • 3.6.2 运动训练过程的灰色调节理论与方法
  • 3.6.3 运动训练指标调节修正的灰色数学方法
  • 4 结论与建议
  • 4.1 结论
  • 4.2 建议
  • 参考文献
  • 在校期间的研究成果及发表的学术论文
  • 致谢
  • 相关论文文献

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