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中文摘要………………………………………………………………………………1
英文摘要………………………………………………………………………………2
1 前言
1.1 文献综述
1.1.1 训练适应理论的研究现状……………………………………………………3
1.1.2 自组织理论概述………………………………………………………………6
1.1.3 训练适应的自组织理论 ……………………………………………………11
1.1.4 训练自组织适应的神经生物学基础 ………………………………………15
1.1.5 关于运动技能学习模型 ……………………………………………………17
1.2 研究内容 ………………………………………………………………………18
1.3 选题的目的与意义……………………………………………………………18
2 研究方法、对象及步骤…………………………………………………………19
2.1 文献研究法 ……………………………………………………………………19
2.2 实验研究法
2.2.1 实验方法的选择……………………………………………………………19
2.2.2 实验对象的选择……………………………………………………………20
2.2.3 实验设备与技术指标………………………………………………………20
2.2.4 实验步骤……………………………………………………………………21
2.2.5 模型验证法
2.2.5.1 原始数据的采集…………………………………………………………21
2.2.5.2 建立并检测模型…………………………………………………………21
2.3 本研究的基本步骤 ……………………………………………………………21
3 通过自组织网络模型对运动训练适应的研究及 MATLAB 实现
3.1 自组织神经网络模型建立的理论背景
3.1.1 人工神经网络简介…………………………………………………………22
3.1.2 人工神经网络的特点………………………………………………………22
3.1.3 神经网络的基本机理和结构………………………………………………23
3.1.4 神经元的数学模型…………………………………………………………24
3.1.5 人工神经网络的模型………………………………………………………25
3.1.6 自组织竞争人工神经网络…………………………………………………26
3.2 研究射击项目的运动训练适应状态的指标分析……………………………29
3.2.1 脑机能状态 …………………………………………………………………29
3.2.2 纵向跟踪调查结果…………………………………………………………31
3.3 基于自组织竞争神经网络的射击运动员训练状态聚类分析与设计
3.3.1 竞争神经网络模型结构的确定……………………………………………31
3.3.2 学习速率及训练步数的选取………………………………………………32
3.3.3 样本数据的处理……………………………………………………………32
3.4 基于自组织神经网络的射击运动员运动训练适应状态评价模型的 MATLAB 实
现
3.4.1 MATLAB 神经网络工具箱 ……………………………………………………35
3.3.2 运动员训练适应状态的聚类分析的 MATLAB 实现设计 …………………37
3.4.3 射击动员训练状态评价模型的自组织竞争神经网络程序设计的 MATLAB 实
现 ……………………………………………………………………………………38
4 网络应用于射击运动员训练状态聚类分析的仿真实验及结果分析…………44
4.1 仿真结果分析…………………………………………………………………46
4.2 影响模式分类的因素分析……………………………………………………46
4.2.1 训练样本的排列顺序………………………………………………………46
4.2.2 原始数据的预处理方式……………………………………………………47
4.3 网络的测试……………………………………………………………………51
4.4 建立模型过程中出现的问题…………………………………………………52
5 结论与建议………………………………………………………………………52
6 参考文献…………………………………………………………………………54
7 致谢………………………………………………………………………………57
论文基于自组织理论角度对训练适应及其模型的研究与 MATLAB 实现
1
中文摘要
目前,自组织理论正在逐渐被应用到诸多领域,自组织的理论与思想都正在为人们
所接受。本文主要从神经生物学角度,利用自组织理论,采用神经网络模型对训练适应
进行研究,以丰富运动训练理论,为科研指导训练实践提供新方法。
本文主要采用文献资料法、实验法、纵向实验跟踪法、建模法,通过建立对运动员
训练适应状态的实时评价模型,不但可以服务于训练科研而且可以运用于运动训练控制
实践,为最佳化训练控制提供理论与技术支持。
脑功能研究是所有科学中最令人感兴趣的问题之一。而脑电是一种真正无创伤的脑
功能研究手段,所以本文采用ɑ波竞争分析技术等以运动员的脑电作为主要训练适应指
标,采用时序实验观察法所观察到的一些相关指标作为辅助指标进行研究。
人工神经网络是一类模拟人类神经系统的结构,由大量处理单元组成非线性自适应
动态系统。在不同程度和层次上可模仿大脑的信息处理机理,对多成因的复杂未知系数
进行建模。自组织神经网络能够从输入数据样本信息中找出规律及关系,并根据这些规
律来相应地调整网络,使得以后的输出与之相适应。它是一种以无教师示教的方式进行
训练的,具有自组织功能的神经网络,网络通过自身训练,自动对输入模式进行分类。
然而,网络模型的实现需要掌握计算机编程方面有较高的编程能力。而 MATLAB 软
件提供了一个现成的神经网络工具箱(Neural Network Toolbox,简称 NNT),为解决这
个问题提供了便利条件。本文在简要介绍了自组织神经基本原理及其算法的基础上,详
细介绍了 MATLAB 神经网络工具箱进行自组织网络模型建立、训练、仿真编程方法。
结论 (1) 从理论角度说明了运动训练适应理论的自组织特征。(2) 运用 MATLAB 神
经网络工具箱,对原始数据的预处理后进行学习训练所建立的训练适应状态的评价模型
具有准确度较高、客观性和科学性的特点。(3) 利用自组织原理而设计的自组织竞争神
经网络建立的射击运动员训练适应状态的评价模型对运动员训练适应状态的成功评价,
也反过来证明自组织理论应用于运动训练适应的可行性。
关键词:自组织理论 训练适应理论 MATLAB 神经网络工具箱 自组织神经网络 运动
员训练适应状态评价模型
广州体育学院 2006 届硕士研究生学位(毕业)论文
2
Abstract
Now the self-organization theory is gradually being applied to many fields,
its theory and idea are acceptable. Mainly from the perspective of neurobiology
and organization theory, using neural network models, we research training
adaptation to enrich sports training theory and to provide new research methods
for directing the practice of training. By using of documentation, experiment
-ation, vertical tracking experimentation and modeling, we applied ET technology
with athletes EEG data as the major indexes of training adaptation, the result
of the track observation as the complementary indexes, established the model
of evaluation of training athletes. The model not only can serve the scientific
research and sports training but can be applied to practice in control of training.
Finally, it can provide the optimization of training control with theoretical
and technical support.Artificial neural network can simulate brain mechanisms
of information processing and model for many causes, complex unknown factor in
different degrees and levels. Self-organization neural network can find out laws
and relations from the input data samples, and on the basis of these laws and
relations to correspondingly adjust the network, making the subsequent export
of corresponding. It is the neural network with self-organization functions
trained by way of free teachers. Training by itself, it can class automatically
the inputted modes.MATLAB software provides aready-made neural network toolbox.
With it, the self-organizations networks models is established, trained,
simulated. Conclusions (1) the self-organization adaption characteristics of
the theory on sports training are enucleated from a theoretical perspective.
(2) Using MATLAB neural network tool-box the model of evaluation of training
adaptation state is established with high accuracy, objectivity and scientific
characteristics. (3) The success of the evaluation model proved feasible to apply
self-organization theory in sports training field in turn.
Keywords: self-organization theory; training adaptation theory; MATLAB neural
network toolbox; self-organizations neural network model; model of evaluation
the state athletes training adaptation
论文基于自组织理论角度对训练适应及其模型的研究与 MATLAB 实现
3
1 前言
1.1 文献综述
1.1.1 训练适应理论的研究现状
训练适应是人体机能不断提高的生物学基础:不断提高人体机能是运动训练的重要
任务之一,而人体机能的不断提高依赖于训练适应过程 。机体对肌肉活动的训练适应
表现为以最小的能量消耗和对内环境恒定的最小破坏,以及维持肌肉能源物质的良好平
衡来保证训练任务的完成。这就是说原先需要付出极大努力才能完 成的工作,现在只
需要较小的努力就可完成了。这时机体可以承受更大的运动负荷,并表现出更好的机体
能力。
训练适应是发展竞技状态的生物学基础:运动竞技状态的形成,正是训练适应过程
高度发展的结果。竞技状态的形成要求运动员在各器官系统的形态、机能、素质、技术、
战术及心理状态等方面的训练适应都达到相对完善的程度,并和谐地结合成一个整体。
而竞技状态的暂时消失,则又是训练反适应性衰退的结果。这种反适应性衰退又使运动
员的机体得以恢复,并进一步发展新的训练适应,在高一级的水平上重新形成竞技状态,
取得更好的运动成绩。
训练适应是运动训练理论的生物学依据:运动训练理论是运动实践经验的总结和概
括。它建立在运动训练客观规律的基础之上,对运动训练实践起着指导作用。运动训练
理论只有建立在训练适应以及其它一些运动训练客观规律的基础上,才能经受运动训练
实践的检验,形成科学的理论体系,指导运动训练沿着正确的方向发展。
[1]
因而研究训练适应对提高运动中的竞技水平具有重要意义,从中国期刊网检索中知
道,自 1994——2004 年以来,有关训练适应的文献有 26 篇,其中真正涉及训练适应理
论的有 8 篇。有国家体育总局体育科学研究所李开刚的《不同强度的耐力训练后大鼠骨
骼肌超微结构适应性变化的研究 》;广州省体育科学研究所李捷的《现代运动训练系统
的自组织理论及其哲学思辩》;金跃峰的《从肌肉延迟疼痛的角度初步探讨“马家军”
的训练》;谢红光,李素芬《停训后的若干训练适应问题探讨》;刘新兰《体能训练原
理探析》;万文君,郝选明《人体对运动训练的基本反应与适应规律》等等,他们都不
同程度地对训练进行了研究。关于训练适应论述如下:
适应是指在环境长期变化的影响下,人体的功能和形态发生相应的持久性变化。当
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