当前位置 —论文—本科论文— 范文

关于体育训练类论文范文素材,与数据挖掘技术在体育训练中的应用综述与相关论文提纲

本论文是一篇关于体育训练类论文提纲,关于数据挖掘技术在体育训练中的应用综述与相关毕业论文开题报告范文。免费优秀的关于体育训练及乒乓球及网络技术方面论文范文资料,适合体育训练论文写作的大学硕士及本科毕业论文开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。

选择具有最高信息增益的属性作为测试是否合适做当前属性的方法.目的是为了将划分后的获得的训练样本进行分类所需要信息最小.也就是利用该属性进行信息划分会使产生的各样本子集中不同类别混合程度降低.因此决策树采用这种规则能够有效减少对象分类所需要的划分次数.

理想的决策树有三种：1）叶子结点数最少；2）叶子节点深度最小；3）叶子结点数最少且叶子节点深度最小.但是这种最优的决策树是NP难题.因此,决策树优化问题是很难解决的.不过可以尽量通过结合实际情况优化算法使数据挖掘的分类更有效[13].决策树ID3算法在网球的例子中尚可正确执行和得出可行的结论.但是ID3算法有一些不足：1）用户信息的计算比较依赖于特征取值的数目较多的属性,这样不太合理.

2）ID3算法在建树时,每个结点仅含有一个属性,是

关于体育训练类论文范文素材一种单元的算法,属性特征间的相关性强调的不够充分,无法体现出属性间相互联系的特点.

3）ID3对噪声较为敏感.

4）当数据样本集增加时,ID3的决策树会随之变化.

4结论

该文首先是对国内体育训练中数据挖掘技术的应用状况进行综述,然后对决策树的应用,BP神经网络技术在研究体育生化指标对竞技的影响的应用以及FP-Tree算法在乒乓球比赛技术分析中的应用进行分析,最后对ID3算法和FP-Tree算法提出自己的见解：虽然做成最优的决策树是一个难题,但是我们可以根据自己的经验和实际情况灵活的运用算法,即可在实际应用中取得更好的效果,比如训练人员可以根据天气等情况判定每日是否适合户外训练或比赛；另外,运用关联分析数据挖掘技术可以实现乒乓球比赛中技术运用更加合理、精确；它可以实现对实战中选手自身的技术弱项和强项的挖掘,以及运用哪些技术可以得分或失分,为比赛中技术运用提供了科学的依据.

参考文献：

[1]迟殿委,周兴斌.数据挖掘的体育训练决策支持系统[J].微型计算机,2009(25):190-192.

[2]郝丽,刘乐平.数据挖掘（DataMining）在体育统计中的应用[J].华东理工学院学报,2004,6(5):92-95.

[3]胡斐.数据挖掘在体育领域中的应用研究综述[J].科技创新导报,2010(27):211-212.

[4]朱明.数据挖掘[M].2版.合肥:中国科学技术大学出版社,2008.

[5]杨双燕,赵水宁.体育数据中数据挖掘技术的应用研究[J].浙江体育科学,2003,2(30):49-51.

[6]高洪歌,赵会群.关联规则挖掘在乒乓球比赛技战术分析中的应用[J].北方工业大学学报,2003,18(1):15-20.

[7]孟宪明,凌培亮.基于人工鱼群算法的乒乓球数据挖掘[J].计算机工程,2010,36(5):28-31.

[8]龚明波,钟平.尺度空间层次聚类在足球球队技、战术能力分类中的应用研究[J].体育科学,2005,25(1):87-90.

[9]陈健,姚颂平.关联分析在篮球技术统计数据分析中的应用[J].上海体育学院学报,2009,33(5):91-94.

[10]栾丽华,吉根林.决策树分类技术研究[J].计算机工程,2004,5(9):95-96.

[11]高洪敏.数据挖掘技术在乒乓球比赛技战术分析中的应用研究[D].北京,北方工业大学,2006.