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基于AHP對羽毛球運動員選材評價指標(biāo)體系的研究

2015-12-18 12:31:30蒙鵬君呂小峰李小濤龐海麗
湖北體育科技 2015年3期
關(guān)鍵詞:羽毛球排序一致性

蒙鵬君,呂小峰,李小濤,龐海麗

基于AHP對羽毛球運動員選材評價指標(biāo)體系的研究

蒙鵬君1,呂小峰1,李小濤1,龐海麗2

科學(xué)選材日益成為人們關(guān)注的焦點,訓(xùn)練手段和方法等因素雖然可以被模擬學(xué)習(xí),但運動員先天所具備的運動能力是無法通過高科技手段進行仿效的。人們將注意力從運動員外在的、客觀的因素轉(zhuǎn)向內(nèi)在的、本質(zhì)的非人為因素。層次分析法是一種定量與定性分析相結(jié)合的系統(tǒng)分析方法,它可把羽毛球運動員選材這一問題的決策過程條理化、層次化和數(shù)量化,科學(xué)量化那些趨于模糊的參數(shù)指標(biāo),客觀地確定各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),使評價結(jié)果升華到科學(xué)數(shù)量化的高度,所得結(jié)論的可信度和可靠度較高,進一步提高我國羽毛球項目的發(fā)展水平。

1 研究方法

1.1 文獻資料法

閱讀和收集大量與研究有關(guān)的文獻和資料,為研究提供理論基礎(chǔ)。

1.2 專家訪談法

對部分羽毛球?qū)<壹敖叹殕T進行面對面的訪談,獲取影響羽毛球運動員選材的準(zhǔn)則層和指標(biāo)層的指標(biāo)體系,剔除不利因子,補充未包含的指標(biāo)因子。同時請教有關(guān)數(shù)學(xué)專家,認真學(xué)習(xí)和了解層次分析法的相關(guān)運用和計算,為數(shù)據(jù)處理提供指導(dǎo)。

1.3 層次排序法

對獲取的指標(biāo)因子進行層次單排序和層次總排序,然后對指標(biāo)權(quán)重進行整體統(tǒng)計與計算。

2 結(jié)果與分析

2.1 羽毛球運動員選材評價指標(biāo)因子的選取

羽毛球運動員選材的評價指標(biāo)因子是一個復(fù)雜的過程,它是一個由相互關(guān)聯(lián)、相互制約的眾多因素構(gòu)成的復(fù)雜而缺少定量數(shù)據(jù)的系統(tǒng),因此對選材評價指標(biāo)因子的選取一定要從多方面考慮問題處理方法的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。本文在選取評價指標(biāo)因子時通過發(fā)放問卷,走訪富有經(jīng)驗的羽毛球?qū)<遥餐接懀蕹焕蜃樱a充未包含的指標(biāo)因子,然后進行歸納、整理和匯總,最后得出完整的羽毛球運動員選材評價指標(biāo)因子。

利用聚合物整體澆灌封裝(簡稱罐裝)來提高電路板耐沖擊可靠性是近年來發(fā)展的一種新方法[1-4]。傳統(tǒng)意義上的電子封裝是針對電子芯片進行封裝,封裝塊的尺寸遠小于電路板尺寸[5]。不同于傳統(tǒng)電子封裝,聚合物灌裝是將電路板整體嵌入聚合物中,封裝塊尺寸與電路板相當(dāng)。整體灌裝工藝流程包括搭模、澆注、固化、去模等步驟。該方法有較強的經(jīng)濟性、適應(yīng)性和可行性。除了可以減緩沖擊載荷外[6],該方法還可以提高電子器件的抗變形、抗潮濕、抗化學(xué)腐蝕等性能[7],這些性能對國防裝備非常重要。因此聚合物灌裝方法具有一定發(fā)展?jié)摿?目前這一方法已獲得美國軍方的關(guān)注[1-2]。

2.2 構(gòu)建羽毛球運動員選材評價指標(biāo)體系

應(yīng)用AHP分析羽毛球運動員選材評價指標(biāo)時,首先要把不同層次的各因素條理化、層次化,構(gòu)造出一個科學(xué)的、有層次的結(jié)構(gòu)模型[3](見表1)。

表1 羽毛球運動員選材評價指標(biāo)體系一覽表

2.3 構(gòu)造判斷矩陣及相關(guān)計算

2.3.1 構(gòu)造判斷矩陣

判斷陣矩是層次分析法原理的基本信息,也是對所選指標(biāo)重要程度計算的重要依據(jù)。在確定影響羽毛球運動員選材準(zhǔn)則層的因子在該因素中所占的比重時,本層次各因素兩兩加以比較它們的相對重要性大小,并把比較結(jié)果寫成矩陣的形式。如:要比較n個因子X={x1,…,xn},對因素Z的影響大小,采取對因子進行兩兩比較建立成對比較矩陣的辦法。即每次取兩個因子xi和xj對Z的影響大小之比,全部比較結(jié)果用矩陣A=(aij)n×n表示,稱為之間的成對比較判斷矩陣(簡稱判斷矩陣)。

2.3.2 相關(guān)計算

1)用和積法求出判斷矩陣的最大特征根和對應(yīng)的特征向量

①將每一列進行歸一化,即計算每列各個因素的加和;②用原有矩陣的每列的各個元素除以各列的加和,得到一個向量矩陣;③對向量進行歸一化處理,求得矩陣的特征向量W;④求出判斷矩陣的最大特征根λmax。

一致性指標(biāo)C的值越小,表明判斷矩陣的一致性越高當(dāng)<0.1時,可認為判斷矩陣是滿意的,否則就需要對判矩陣進行調(diào)整。2)根據(jù)最大特征根計算一致性指標(biāo)CI

2.4 層次單排序和層次總排序

2.4.1 層次單排序及一致性檢驗

判斷矩陣A對應(yīng)與最大λmax的特征向量W,經(jīng)歸一化后即為同一層次相應(yīng)因素對于上一層某因素相對重要性的排序權(quán)值。如果綜合比較結(jié)果是前后完全一致,則矩陣A的元素還應(yīng)滿足:

aijajk=aik,A i,j,k=1,2,n需要檢驗構(gòu)造出來的(正互反)判斷矩陣A是否嚴重地非一致,以便確定是否接受A。

如果A的任意兩行成比例,比例因子大于零,從而rank (A)=1;如果A的最大特征值λmax=n,其中n為矩陣A的階。A的其余特征根均為零;若A的最大特征值λmax=對應(yīng)的特征向量為W=(w1,…,wn)T,則

2.4.2 層次總排序及一致性檢驗

在單一準(zhǔn)則排序的基礎(chǔ)上,還需要對羽毛球普通運動隊隊員選材綜合能力進行層次總排序。即根據(jù)遞階層次結(jié)構(gòu)從最高層次(目標(biāo)層)開始自上而下逐層進行合成排序,直至最低層次。如:上一層(A層)含m個因素A1,…,Am,它們對目標(biāo)的權(quán)向量為W=(ai1,…aim)。再設(shè)其下一層(B層)含n個因素B1,…,Bn,它們關(guān)于因素Ai的權(quán)向量分別為W=(bi1,…bim),(當(dāng)Bi與Ai無聯(lián)系時,bij=0)。則B層對于目標(biāo)A的權(quán)向量為W(B)=(b1,…bn),其中如果對層次總排序進行一致性檢驗,設(shè)B層中Aj相關(guān)的因素成比較判斷矩陣在單排序中一致性檢驗,求得單排序一致性指標(biāo)為CI(j),(j= 1,…,m),相應(yīng)的平均隨機一致性指標(biāo)為 RI(j),則B層總排

當(dāng)CR<0.10時,認為層次總排序結(jié)果具有較滿意的一致性,并接受該分析結(jié)果。

2.4.3 合成指標(biāo)權(quán)重排序表

根據(jù)判斷矩陣的相關(guān)計算和層次單排序、層次總排序,應(yīng)用層次分析法構(gòu)模原理對羽毛球運動員選材的各項指標(biāo)和數(shù)據(jù)進行處理,通過檢驗和數(shù)學(xué)判斷,最后得到各項層次指標(biāo)及各層每項指標(biāo)的權(quán)重。進行排序后得到評價普通運動隊隊員

表2 羽毛球運動員選材各層次指標(biāo)權(quán)重排序一覽表

3 分析

表2可知,羽毛球運動員選材評價指標(biāo)體系準(zhǔn)則層的6項指標(biāo)中,其權(quán)值由大到小的排序依次為:身體素質(zhì)(0.331 909)、身體形態(tài)(0.186 201)、技術(shù)(0.170 049)、身體機能(0.103 693)、智能(0.075 982)、心理素質(zhì)(0.052 395)。其中身體素質(zhì)的權(quán)值比重明顯高于其他6項。由此可看出在羽毛球運動員選材時,身體素質(zhì)最為重要;其次是身體形態(tài)、技術(shù)、身體機能等;同時,心理素質(zhì)和智能也是羽毛球運動員選材不可缺少的考察因素。根據(jù)競技能力非衡結(jié)構(gòu)的補償效應(yīng),運動員競技能力的構(gòu)成因素中某種素質(zhì)或能力的缺陷,可以有其他高度發(fā)展的素質(zhì)或能力在一定范圍內(nèi)予以彌補和代償,使其總體競技能力保持在特定水平[4]。因此,權(quán)值高的指標(biāo)對權(quán)值低的指標(biāo)有一定的促進作用,同樣,發(fā)展權(quán)值低的指標(biāo)也可以總體提高運動員的綜合能力。

由于準(zhǔn)則層的6項指標(biāo)較為抽象,不易確定。為了能更加準(zhǔn)確的反映羽毛球運動員選材指標(biāo)的權(quán)重,將設(shè)立具體的指標(biāo)層因子。表1、表2可看出,運動員選材中的身體形態(tài)指標(biāo)層因子的構(gòu)成指標(biāo)重要程度依次為:身高、體重、體脂%;構(gòu)成身體機能的指標(biāo)重要程度依次為:肌肉類型,心率、血壓和肺活量指標(biāo)權(quán)重一樣;構(gòu)成身體素質(zhì)主要指標(biāo)重要程度依次為:速度、靈敏、耐力、力量和爆發(fā);構(gòu)成心理素質(zhì)水平的主要指標(biāo)依次為:意志品質(zhì)、承受、氣質(zhì)類型、注意;構(gòu)成技術(shù)水平主要指標(biāo)依次為:步伐、后場、前場;構(gòu)成智能主要指標(biāo)依次為:理解、認知和判斷。這些指標(biāo)層因子是具體、可以量化的。因此,在選材時是可以操作和控制的。

4 結(jié)論

應(yīng)用層次分析法對羽毛球運動員的選材是一種科學(xué)的決策方法。在確定每一個準(zhǔn)則的判斷矩陣時,綜合考慮各專家的知識和經(jīng)驗,而這種考慮又是將決策者的偏好以數(shù)量形式表現(xiàn)出來的,這就在決策者的主觀意志與科學(xué)的數(shù)量分析之間建起了一座橋梁,因而通過權(quán)重解析得出的結(jié)果,即各層次在目標(biāo)中所占的權(quán)重,是科學(xué)可信的。因此,層次分析法在羽毛球運動員選材方面加以應(yīng)用,可以提高其科學(xué)性、客觀性和準(zhǔn)確性。

[1]鄭 超.羽毛球教程[M].北京:北京交通大學(xué)出版社,2010.

[2]田麥久.運動訓(xùn)練學(xué)[M].北京:人民教育出版社,2000.

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[4]田 野.運動生理學(xué)高級教程[M].北京:高等教育出版社,2003.

[5]徐英超.體育統(tǒng)計方法[M].北京:人民體育出版社,1982.

[6]程致屏.體育應(yīng)用高等數(shù)學(xué)[M].西安:陜西科學(xué)技術(shù)出版社,1995.

Study on the Badm inton Athlete Selection Evaluation Index System based on AHP

MENG Pengjun1,LV Xiaofeng1,LIXiaotao1,PANG Haili2

通過查閱資料、發(fā)放問卷和專家訪談等方法,運用應(yīng)用層次分析法(AHP)原理建立羽毛球運動員選材綜合評價的遞階層次結(jié)構(gòu)——評價指標(biāo)體系,確定22項具體指標(biāo)因子;對指標(biāo)層和準(zhǔn)則層進行打分,根據(jù)所提供的判斷矩陣,求出各層次因素的權(quán)重和綜合評判數(shù),最后得到各項指標(biāo)權(quán)重的總排序。研究結(jié)果表明:層次分析法的應(yīng)用可以為羽毛球運動員的選材提供實用的方法。

層次分析法;運動員;選材

Through accessing information,questionnaires and expert interviews and othermethods,this paper uses analytic hierarchy process(AHP)to establish the principle of comprehensive evaluation badm inton athlete selection of hierarchical structure-evaluation system determining factor of 22 specific indicators;indicators layers and layers scoring criteria,according to the judgmentmatrix provided by the various levels of factors determine the rightweight and integrated digital evaluation,and finally get the total weight of the indicators ordering.AHP can provide practicalway for badminton athletes.

AHP;athlete;material selection

G80-05

A

1003-983X(2015)03-0221-03

2015-01-22

蒙鵬君(1981-),男,寧夏固原人,碩士,講師,研究方向:體育教學(xué)與訓(xùn)練.

1.西安電子科技大學(xué)體育部,陜西 西安 710071;2.西北有色金屬研究院,陜西 西安710016 1.Physical Education Department,Xidian University,Xi'an Shaanxi,710071;2.Northwest Institute of Non-ferrous Metai Research,Xi'an Shaanxi,710016

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