7.30 机器学习与数字信息技术在排球运动中的应用
<p>Application of Machine Learning and Digital Information Technology in Volleyball
机器学习与数字信息技术在排球运动中的应用</p>
<p>1 引言
<strong>将机器学习和信息技术应用到排球运动中，可以观察运动员在不同发球方式下的反应和准确性，</strong>为今后的排球训练提供重要的理论依据。利用机器学习，结合人工神经网络和遗传算法的特点，可以优化和改进运动特征，提高运动信息数字化处理和分类的准确性和效率.可以为不同类型的运动提供一定的帮助。
2 相关工作
Broecker等人相信最先进的机器学习技术有望成为移动的信息系统。Coley等人结合传统的反应模板和机器学习，可以使用来自专利文献的开源数据预测硅中的有机反应产物。Given和Willson使用建构主义扎根理论方法来研究人文学者的研究实践，包括他们对各种资源和数字技术的使用。Gijbert认为，专家面临的挑战是将他们的技能和能力扩展到领导角色。Voyant等人概述了使用机器学习方法预测太阳辐射的方法。Tabakkoli-Moghaddam等人提出了一种遗传算法来解决串并联系统的冗余分配问题。Lamperti等人使用通过所提出的迭代学习过程获得的机器学习代理为真实的模型提供相当准确的代理，并显著减少大规模参数空间探索和校准所需的计算时间。
3 机器学习的最新技术
（1）定义：
<strong>机器学习是对计算机程序的研究，它可以根据经验自我改进其处理性能。</strong>机器学习算法已被证明在许多应用领域中是有用的。
（2）基本结构：
机器学习专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获得新的知识或技能，并重新组织现有的知识结构，以不断提高其性能。
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<strong>学习系统主要由四部分组成：环境、学习、知识储备和执行。</strong>对环境提供给系统的信息的评价包括两个方面：信息水平和信息质量。环境中信息的水平和质量是影响学习系统设计的首要因素。机器学习的主要方法如下：
3.1 人工神经网络法
神经网络是一组连接的输入/输出单元。每个连接都有一个权重，每个神经元代表一个输出。通过学习每个输入或输出单元，调整相应的权重。在完成该阶段后，根据样本的输入值获得对应的预测值。
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3.2 遗传算法
首先建立一个规则的初始种群，这时随机产生的。根据达尔文的适者生存原则，最符合规则的群体形成新的群体和后代。后代建立基于遗传操作的新种群。
（1）遗传密码编码问题的关键是使编码表示给定特征集的所有可能子集的解空间。
（2）初始种群的生成。初始种群的大小一般在50到100之间。
（3）适应度函数的确定。适应度函数的选择对遗传算法的优化性能和速度有着重要的意义。
（4）遗传算法终止规则。
3.3 聚类算法
聚类算法是比较常见的机器学习算法。聚类方法是将原始数据从一个簇分散到一系列数据点的过程。
3.4 回归分析
回归分析研究的主要对象是客观变量之间的统计关系。它是基于对客观事物的大量实验和观察，一种寻找隐藏在特征向量编码总体中的统计规律的统计方法。
3.5 信息增益
信息增益作为一种特征选择方法，在机器学习领域得到了广泛的应用。信息增益是不对称的，不能直接作为度量或距离。
3.6 数字信息系统分为归纳、获取、分析和计算三个子系统。
传感与采集是DIS的硬件系统，分析与计算是DIS的软件系统。DIS可以使用不同类型的传感器和计算机来准确地获得实验数据，节省时间地同时大大提高了实验结果的准确性。
4 基于机器学习和数字信息技术的排球实验与结果分析
本实验共选取24名被试，分为两组，分别进行不同水平的运动。高水平组为国家二级排球运动员，低水平组为体育学院专项班普通学生。两组都有12名球员。
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<p>对排球运动员判断落点的准确性进行了<strong>T检验</strong>，对观看不同发球方式的排球运动员在判断排球运动员落点时的反映时和准确性进行T检验。
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经过重复测试，在不同发球方式下，运动员对飘球的反应时间明显短于跳发球。这说明判断球落点时的反应有显著的影响。
对研究变量进行相关性分析。数据显示，运动员的运动水平与决策准确性有很大关系，但与决策反应时的相关性不显著，与其他变量的相关性也不明显。
5 讨论
遗传算法作为一种优化搜索方法，具有智能性、过程性、鲁棒性、全局优化等特点。通过人工神经网络和遗传算法在排球运动中的应用，为排球运动员的发球、落地、拦网提供了更有效的方法，同时提高了运动员的预测能力和准确性。
6 结论
研究了运动员的竞技水平、决策准确性、决策反应时间以及运动员的恢复功能和认知水平对网球击球、落地和拦网的影响。<strong>运动水平越高，受其他因素影响越小，反应速度越快，判断越准确。执行功能对高水平排球运动员拦网决策的影响。刷新、转换和抑制功能在运动决策中发挥着不同的作用。</strong></p>