网球技战术决策支持系统研究与应用

【摘要】：在竞技网球运动中技战术是影响比赛成绩的主要因素之一,运动员在比赛中技战术成功运用与否,往往会成为比赛胜负的决定因素。因此研究网球竞技比赛的技战术规律,为竞技网球运动日常技战术训练和比赛时技战术决策提供科学的支持,是提高我国网球竞技水平的一个重要途径。 网球比赛中技战术复杂多变,对这类问题的准确科学决策往往很困难。信息技术的发展,使得决策可以在较多信息下进行,这也大大增加了决策的复杂性,使得依据个人的知识经验做出正确的决策受到制约。因此很有必要建立网球技战术决策支持系统,帮助人们探寻网球比赛技战术规律,辅助人们进行技战术决策,提高决策的科学性。 本研究采用文献资料法、软件工程法、数据挖掘法和运动技战术建模研究法研究建立了网球技战术决策支持系统。系统以数据库、知识库、模型库三库结构为基础,采用VB6.0开发环境和SQL sever 2000数据库管理系统研究实现。论文研究了网球技战术决策知识结构体系和知识表示等相关知识库构建理论,构建与实现了网球技战术决策知识库;研究了数据挖掘理论与方法,实现了运用数据挖掘技术探求大量数据下隐含的技战术决策知识与规律;研究了系统动力学建模方法与原理,建立了可为技战术决策提供模拟决策支持服务的系列系统动力学模型。 主要研究成果: (1)系统分析了网球技战术决策知识结构特征,建立了包括不同打法类型选手对抗决策、比赛中具体情况下技战术决策、不同比赛环境技战术决策三个大方面的知识库。知识的获取方法及来源主要是在专家的指导下对文献决策知识进行总结提炼和专家访谈的方式进行知识提取。采用产生式知识表示方法完成对知识的表示。同时建立了具有知识获取、编辑、检查和浏览等功能的知识库管理系统和基于知识推理的决策支持系统推理机。 (2)研究了数据挖掘理论与方法,着重探讨了基于关联分析数据挖掘和基于粗糙集数据挖掘理论与技术两种方法在网球技战术决策领域的应用,并进行了具体的应用案例分析。关联分析可以发现隐藏于大型数据库中事物之间令人感兴趣的联系。研究采用Apriori算法建立了数据挖掘模型,实现了对比赛中技战术落点与得失分关联决策问题进行了挖掘分析。研究主要解决了最后两拍落点关联规则分析、发球轮前三拍落点关联规则分析、接发球前两拍落点关联分析等技战术落点决策问题。粗糙集是采用合适的算法对确定事物的多种属性进行约简,以去掉冗余属性,得到最小属性约简集;在此基础上对事物进行分类并生成决策规则,即得到知识。研究建立了粗糙集数据挖掘模型,并进行了数据挖掘的案例分析,解决了网球比赛中关键击球拍和连续几拍击球多属性决策问题。实例分析表明运用数据挖掘技术可以实现对击球落点、技术、线路、拍位等属性与得失分属性之间关系的数据挖掘分析,能够发现大量数据中隐含的技战术规律,弥补了统计分析的不足之处,完善了决策支持系统的功能。 (3)通过技战术建模研究,开展比赛中各种技战术指标对比赛结果的影响的模拟与预测,也是技战术决策的一个方面需求。考虑到网球技战术决策需求特征,本研究采用了系统动力学建模方法理论,研究建立了系列网球比赛技战术系统动力学模型,为比赛的技战术决策提供模型模拟决策支持。 研究建立了网球技战术主要统计指标的系统动力学模型、基于马尔可夫链随机过程的系统动力学模型和网球比赛技战术落点对抗模拟的系统动力学模型。改变运动员某技战术指标或因素的值,然后通过模型的模拟运行,可以找出影响运动员比赛得分率的主要技战术指标或因素,为技战术决策提供了科学有效的支持。 本研究首次将决策支持系统理论应用到网球技战术决策领域中,依据决策支持系统、知识表示和数据挖掘等理论,针对网球教练员、运动员技战术决策的需求,建立了网球技战术决策支持系统,并进行了实际应用。