基于自组织神经网络的运动训练适应状态评价模型的研究  被引量:3

Study on Self-organizing Neural Network Model for the Evaluation on the State of Training Adaptation

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作  者:庞俊华[1] 

机构地区:[1]平顶山学院体育学院,河南平顶山467000

出  处:《南京体育学院学报(自然科学版)》2017年第1期74-77,共4页Joournal of Nanjing Institute of Physical Education:Natural Science

摘  要:研究目的:对运动员训练适应状态进行实时监控,及时了解运动员的训练适应状态,是教练员执行训练计划的前提。为使运动员训练状态的评价客观准确,把科研人员从海量信息处理中解放出来,通过建立评价运动训练适应状态的自组织神经网络模型,寻找系统、有效的运动训练状态监控方法,服务于运动训练实践。研究方法:文献法、跟踪观察法、实验法和建模法。研究结果与结论:神经网络模型可以用于运动员训练适应水平的评价,有效避免了教练员或科研人员的由于经验及技术水平等个体差异而造成主观偏差。为教练员客观评价运动员的训练及比赛状态提供客观的技术支持。Objective:to find out the systematic and effective sports training condition monitoring methods,self-organizing neural network model for the evaluation on the state of athletes training adaptation was established to serve the sports training practice.Methods:documentation,experimentation vertical tracking experiment and modeling methods were used.Results and conclusion:Self-organizing Neural Network Model for the Evaluation on the State of Training Adaptation.It can avoid the subjective deviation caused by the individual differences of coaches and researchers to provide technical support for the objective evaluation of athletes training and competition.

关 键 词:运动员训练适应状态 机能监控 自组织神经网络 MATLAB神经网络工具箱 建模法 

分 类 号:G808.1[文化科学—体育训练]

 

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