【摘 要】
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本文主要采用BP三层神经网络模型分析丁宁在乒乓球比赛中组合技术的运用特点.利用人工神经网络强大的自学习功能建立乒乓球比赛获胜的诊断模型,寻找在比赛中影响其获胜的主要
【机 构】
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上海体育学院体育教育训练学院上海200438
【出 处】
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2013年全国体育计算机应用学术会议(CACSS2013)
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本文主要采用BP三层神经网络模型分析丁宁在乒乓球比赛中组合技术的运用特点.利用人工神经网络强大的自学习功能建立乒乓球比赛获胜的诊断模型,寻找在比赛中影响其获胜的主要技战术指标的权重值.输入层为26个观察指标,分别为13项技术组合的得分与失分,即发球、接发球、发球—摆短、发球—劈长、发球—挑打、发球—弧圈、摆短—劈长、摆短—挑打、摆短—弧圈、劈长—弧圈、挑打—弧圈、弧圈—弧圈、反手拧—弧圈.输出层为1个观察指标,即比赛获胜概率.所建模型具有较高的精度.研究结果表明:第23指标(弧圈-弧圈得分率)和第11项指标(发球-弧圈得分率)对比赛获胜率的影响最为突出,说明X11和X23是丁宁的主要得分手段.其次,X5(发球-摆短得分率)、X7(发球-劈长得分率)和X17(摆短-弧圈得分率)对比赛获胜率也具有较大影响,说明丁宁在发球后回球质量较高,导致对手失误较多,且丁宁在摆短后与弧圈球技术的衔接较好,在比赛中能够优先取得抢攻机会,占据比赛的主动.
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