基于数据挖掘技术的体育训练模式探究

发布时间：2024-04-16 05:59

　　体育行业的信息化产生了海量数据,迫切需要数据挖掘技术推动行业的深度发展。本文基于数据挖掘技术,详细介绍了数据挖掘技术的含义和常用方法,并根据体育训练的需要分别从需求分析、系统设计、需求实现等方面介绍了训练质量监控和临场战术统计系统。在系统的研究上,以某高校羽毛球队的训练情况为研究对象,利用运动训练临场监控与统计模块,根据Apriori算法得到有效的训练结果信息,为教练组制定和调整训练计划起辅助决策作用。该系统的应该将改善传统体育训练模式,对提高体育训练效率和质量、及时调整临场战术提高成绩都将起到积极作用。

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【部分图文】：

图1数据挖掘的过程图

数据挖掘的对象主要包括关系数据库、数据仓库、时空数据库、事务数据库、多媒体数据库以及文本数据库。数据挖掘的过程通常按照图1所示过程进行。(2)数据挖掘技术的基本方法[8]

图2数据流向图

数据流程分析则是针对系统内数据的流动情况,以系统的实体划分为依托,主要涵盖外部文档、移动用户端、移动功能端、服务器功能端和数据库等部分,如图2所示。本系统中的主要数据流动方向为:移动用户端和外部文档作为数据的主要来源;移动功能端既能作为展示数据结果的数据输出端,也能将流入的数据上....

图3网络拓扑图

以羽毛球训练项目为例,该系统设计的网络拓扑图,如图3所示。在无线网络环境下,教练组可利用移动终端对运动员的训练情况、比赛情况进行录入,利用网络技术,数据资源可在其他环境下进行提取,实现整个数据资源的的综合利用。这些数据会上传至服务器,里面存在着海量的教练员、运动员的训练计划、训练....

图4系统框架图

在无线网络环境下,教练组可利用移动终端对运动员的训练情况、比赛情况进行录入,利用网络技术,数据资源可在其他环境下进行提取,实现整个数据资源的的综合利用。这些数据会上传至服务器,里面存在着海量的教练员、运动员的训练计划、训练成果等信息,为确保数据信息的安全性,在服务器前端增设防火墙....

本文编号：3956557