經(jīng)驗分析在體育訓(xùn)練指導(dǎo)中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用

石巖 葉冬清 屈子路

摘 要：近年來，隨著體育事業(yè)的不斷發(fā)展，體育信息已經(jīng)逐漸增多。這種背景下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被應(yīng)用到體育訓(xùn)練指導(dǎo)中必將是一種趨勢。實踐表明，通過對體育統(tǒng)計的研究方法，把文獻和資料按照體育管理、比賽應(yīng)用以及其他幾個進行歸類分析，會發(fā)現(xiàn)當前所研究的體育方面的資料，知識簡單的偏重于對理論的分析，對有關(guān)體育領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫的建立和應(yīng)用較少，使結(jié)果出現(xiàn)偏差。目前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)被引用到體育項目當中，這對體育領(lǐng)域的發(fā)展具有重要意義。

關(guān)鍵詞：體育訓(xùn)練 指導(dǎo) 數(shù)據(jù)挖掘

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2015）02（b）-0044-01

當前，隨著信息時代的到來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)成為計算機領(lǐng)域研究的重點和熱點。為了收集大量的關(guān)于運動員成長和選材，訓(xùn)練和比賽等方面的數(shù)據(jù)，信息技術(shù)已經(jīng)成為體育界不可缺少的搜集工具。如何利用大量的體育數(shù)據(jù)去發(fā)現(xiàn)潛在的可利用的規(guī)律，成為體育界亟須考慮的焦點。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的廣泛應(yīng)用，有效的解決了體育界的這些問題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在體育教學、體育訓(xùn)練和體育競賽中可以不斷的提升訓(xùn)練人員的訓(xùn)練水平，使訓(xùn)練的效果達到更高的層次。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涵義分析

1989年8月，第十一屆國際聯(lián)合人工智能學術(shù)會議上數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)首次出現(xiàn)。從此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被應(yīng)用于各大領(lǐng)域內(nèi)，其對推動各大領(lǐng)域的發(fā)展有著重大影響。1996年在出版的《知識發(fā)展與數(shù)據(jù)進展》中，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)給出了明確的定義。即：“數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)展中通過特定的算法在可接受的計算效率限制內(nèi)生成特定模式的一個步驟。”數(shù)據(jù)挖掘主要是通過自身對所掌握的每一個數(shù)據(jù)進行分析，從對數(shù)據(jù)分析中找到一定的可循規(guī)律，進而為各大領(lǐng)域提供準確的信息。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，有人又從技術(shù)上對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行了定義。即：“從大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取潛在有用的信息以及知識的過程。

2 數(shù)據(jù)挖掘在體育訓(xùn)練中的應(yīng)用使用的算法分析

目前，隨著各國的體育事業(yè)不斷的發(fā)展，大量的體育信息及體育教材需要被記載，以供進行體育訓(xùn)練團隊的參考。

2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各國體育訓(xùn)練中應(yīng)用情況分析

就美國NBA訓(xùn)練而言，NBA的教練運用DM（數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)）工具Advanced Scout能在比賽中輔助教練在比賽的時候臨場決定隊員的替換有著很大的成效。另外，該系統(tǒng)也被廣泛的應(yīng)用在各大體育比賽的戰(zhàn)術(shù)組合當中，對比賽的結(jié)果有著極為重要的影響。在國內(nèi)，體育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要應(yīng)用在體育教學、學生體育調(diào)研、運動訓(xùn)練監(jiān)控、臨場比賽優(yōu)化、體育信息管理等方面。曾有人通過對運動員參加的國際比賽中的各項技術(shù)戰(zhàn)術(shù)參數(shù)，運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的算法，揭示了很多關(guān)于體育訓(xùn)練與戰(zhàn)術(shù)方面的信息，以供更多的體育項目訓(xùn)練作為數(shù)據(jù)參考。也有人利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從運動員的視野和步長等方面進行改進和分析，并提出了兵乓球技戰(zhàn)術(shù)分類規(guī)則以及建立數(shù)據(jù)挖掘模型，對乒乓球運動員的比賽實力進行系統(tǒng)的分析，結(jié)果表明，數(shù)據(jù)挖掘模型在質(zhì)量和效果上有顯著的優(yōu)勢。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的算法分析

隨著對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷研究，數(shù)據(jù)挖掘的主要算法表現(xiàn)為：

2.2.1 決策樹算法

通過利用信息論的方法對一系列規(guī)則數(shù)據(jù)進行分類的過程就是決策樹算法。決策樹算法的應(yīng)用，可以將數(shù)據(jù)組成圖片的形式呈現(xiàn)出來，其顯示出來的結(jié)果比較通俗易懂，讓人容易理解。決策樹算法相對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較容易被人接受，它的精確度比較高，系統(tǒng)也不需要太長時間的構(gòu)造和過程。為此，數(shù)據(jù)挖掘中決策樹算法比較常用。

2.2.2 遺傳算法

遺傳算法屬于進化算法的一種，屬于借鑒生物性中自然選擇和自然遺傳機制的搜索算法。遺傳算法多被應(yīng)用于工業(yè)工程、經(jīng)濟管理、交通運輸、工業(yè)設(shè)計等許多領(lǐng)域，其取得的效果比較顯著。遺傳算法在被應(yīng)用的時候，對解決大空間、多峰值、非線索、全局優(yōu)化等高復(fù)雜的問題上有著顯著的成效，它是一種以進化論為基礎(chǔ)的高效的隨機搜索與優(yōu)化的方法。遺傳算法的核心內(nèi)容構(gòu)成并不是單一的，而是由參數(shù)編碼、初始群體的設(shè)定、適應(yīng)函數(shù)的設(shè)計及遺傳操作4個要素所構(gòu)成。這4個要素使遺傳算法更加精準完善，被各個領(lǐng)域所使用。

2.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被建立在數(shù)學模型的基礎(chǔ)上，它可以通過對數(shù)據(jù)的分析來完成比較復(fù)雜的模式抽取和趨勢分析。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由一系列的處理單元組成，也就是節(jié)點。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的這些節(jié)點通過網(wǎng)絡(luò)的彼此相互連接，一旦有數(shù)據(jù)被輸入，他們便可以進行一些數(shù)據(jù)模式的工作，以備日后的數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的算法除了決策樹算法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還有聯(lián)機分析處理，再次對聯(lián)機分析處理就不過多的介紹。我們只需了解，聯(lián)機處理是通過多維的方式來對數(shù)據(jù)進行精確分析以及查詢和制定報表的。

3 結(jié)語

目前，隨著體育事業(yè)的不斷壯大，體育比賽的不斷增多，越來越多的有關(guān)體育數(shù)據(jù)被記載。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)首次出現(xiàn)，是在1989年的第十一屆國際聯(lián)合人工智能學術(shù)會議上。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種利用機器學習、統(tǒng)計學習的對數(shù)據(jù)進行分析并發(fā)現(xiàn)其潛在規(guī)律的技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析的結(jié)果比較精準，其算法主要有決策樹算法，遺傳算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及聯(lián)機分析處理，這不僅大大提高了數(shù)據(jù)挖掘在各大領(lǐng)域中的地位，也逐漸的成為體育界不可缺少的訓(xùn)練以及比賽戰(zhàn)術(shù)的指導(dǎo)。

參考文獻

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