王華

摘 要：為了提高運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估能力，提出基于馬爾可夫模型的運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估方法.構(gòu)建運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)價(jià)的實(shí)證分析模型，結(jié)合運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)價(jià)的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果進(jìn)行效果評(píng)價(jià)參數(shù)分析，采用力學(xué)參數(shù)分析方法模型，結(jié)合力學(xué)參數(shù)和統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的約束參數(shù)分析，建立運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)價(jià)參數(shù)的尋優(yōu)模型，建立運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練爆發(fā)力的慣性力矩分布模型，結(jié)合模糊信息融合特征提取方法，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練的力學(xué)特征分布式重構(gòu)，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練的效果自適應(yīng)預(yù)測(cè)和評(píng)估，構(gòu)建運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的解釋變量和控制變量模型，根據(jù)參數(shù)尋優(yōu)結(jié)果進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果的優(yōu)化評(píng)估，構(gòu)建運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的馬爾可夫模型，根據(jù)馬爾可夫模型的參數(shù)優(yōu)化解析結(jié)果進(jìn)行訓(xùn)練效果評(píng)估優(yōu)化.仿真結(jié)果表明，采用該方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的準(zhǔn)確性較好，評(píng)價(jià)置信度水平較高.

關(guān)鍵詞：馬爾可夫模型;運(yùn)動(dòng)員;體能訓(xùn)練;效果評(píng)估

中圖分類號(hào)：G846? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：1673-260X（2020）03-0096-04

隨著智能化體育訓(xùn)練技術(shù)的不斷發(fā)展，采用智能數(shù)字化分析和量化分析方法，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)價(jià)，結(jié)合參數(shù)尋優(yōu)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的大數(shù)據(jù)分析模型[1]，結(jié)合大數(shù)據(jù)信息融合方法，提高運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的準(zhǔn)確性，研究運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估模型，在促進(jìn)運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果的優(yōu)化方面具有重要意義，相關(guān)的運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估模型研究受到人們的極大重視.結(jié)合大數(shù)據(jù)信息分析方法，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練評(píng)估，分析運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練大數(shù)據(jù)分布關(guān)聯(lián)集[2]，結(jié)合融合性特征分析方法，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估方法優(yōu)化，本文提出基于馬爾可夫模型的運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估方法.構(gòu)建運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)價(jià)的實(shí)證分析模型，結(jié)合運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)價(jià)的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果進(jìn)行效果評(píng)價(jià)參數(shù)分析，構(gòu)建運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的解釋變量和控制變量模型，根據(jù)參數(shù)尋優(yōu)結(jié)果進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果的優(yōu)化評(píng)估，構(gòu)建運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的馬爾可夫模型，根據(jù)馬爾可夫模型的參數(shù)優(yōu)化解析結(jié)果進(jìn)行訓(xùn)練效果評(píng)估優(yōu)化，最后進(jìn)行仿真測(cè)試分析，得出有效結(jié)論.

1 運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果信息采樣和特征分析

1.1 運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估統(tǒng)計(jì)信息采樣

為了實(shí)現(xiàn)基于馬爾可夫模型的運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估模型優(yōu)化設(shè)計(jì)，采用大數(shù)據(jù)特征分析方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果的自適應(yīng)尋優(yōu)，建立運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的自適應(yīng)融合參數(shù)分析模型，采用大數(shù)據(jù)分析和特征調(diào)度的方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的大數(shù)據(jù)信息采樣，結(jié)合統(tǒng)計(jì)信息挖掘方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估[3]，把運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的等級(jí)x（0）劃分為N個(gè)等級(jí)，為x（1），x（2），…，x（N），即x（0）=x（i），采用相似度特征分析方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的統(tǒng)計(jì)分析和優(yōu)化評(píng)估，采用多元回歸檢驗(yàn)分析方法，建立訓(xùn)練效果評(píng)估的模糊約束參量分析模型，采用模糊統(tǒng)計(jì)分析和量化博弈方法，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的自適應(yīng)學(xué)習(xí)[4]，建立運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的量化分析模型，得到運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的統(tǒng)計(jì)函數(shù)為：

上式表示為運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的自適應(yīng)參數(shù)分布集，采用相關(guān)性融合聚類分析方法，建立運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)[5]，？棕為運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的統(tǒng)計(jì)特征分布的慣性權(quán)重，采用均勻信息融合的方法，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的量化分析，建立運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的約束參量集RN與XN的關(guān)聯(lián)分布關(guān)系為：

結(jié)合自相關(guān)特征匹配方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練的融合性處理，提高運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的自適應(yīng)性.

1.2 訓(xùn)練效果評(píng)估的信息融合

結(jié)合力學(xué)參數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析和大數(shù)據(jù)采樣的方法，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練的力學(xué)參數(shù)大數(shù)據(jù)融合處理[6]，運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果的描述性統(tǒng)計(jì)序列{x（t0+i？駐t）}，i=0，1，…，N-1，運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練的優(yōu)化特征參數(shù)尋優(yōu)量化集為：

構(gòu)建基于肌體耐力和爆發(fā)力特征聯(lián)合分析的運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估模型，并結(jié)合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行和大數(shù)據(jù)采樣的方法[7]，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練的效果評(píng)價(jià)參數(shù)分析，建立運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的模糊參量融合模型，構(gòu)建大運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的統(tǒng)計(jì)分析模型的表達(dá)式為：

令f（si）=（f（x1），f（x2），…，f（xn）），采用力學(xué)傳感器，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練爆發(fā)力物理數(shù)據(jù)采集，得到參數(shù)分布模型為P（ni）={pk|prkj=1，k=1，2，…，m}，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的關(guān)聯(lián)調(diào)度和模糊度特征分析，建立運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練爆發(fā)力的慣性力矩分布模型，結(jié)合模糊信息融合特征提取方法，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練的力學(xué)特征分布式重構(gòu)，運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練的力學(xué)特征分布如下式：

式中，？姿表示運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的大數(shù)據(jù)模糊度分布因子，為運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的統(tǒng)計(jì)特征分量，？棕w為自適應(yīng)加權(quán)系數(shù)，構(gòu)建運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的信息優(yōu)化融合模型，結(jié)合力學(xué)參數(shù)分析方法，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估優(yōu)化[8].

2 訓(xùn)練效果評(píng)估模型優(yōu)化實(shí)現(xiàn)

2.1 運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的力學(xué)參數(shù)分析

本文提出基于馬爾可夫模型的運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估方法.構(gòu)建運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)價(jià)的實(shí)證分析模型，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果的評(píng)估的參數(shù)分析[9]，得到體能訓(xùn)練效果評(píng)估的模糊性調(diào)度函數(shù)為：

式中，Xj（t）為第t次迭代后運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的模糊規(guī)則集，構(gòu)建模糊子空間調(diào)度模型進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的輸出穩(wěn)定性控制，給出運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的模糊度函數(shù)為：

上式中，運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的關(guān)聯(lián)規(guī)則分布函數(shù)為Mh，建立運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練的力學(xué)參數(shù)分析模型，得到優(yōu)化的力學(xué)分布數(shù)據(jù)集：

其中，運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估統(tǒng)計(jì)大數(shù)據(jù)集合中含有n個(gè)樣本，樣本xi，i=1，2，…，n，結(jié)合馬爾科夫模型，得到運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的量化關(guān)系為：

結(jié)合運(yùn)動(dòng)力學(xué)特征分析方法，建立運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練爆發(fā)力的輸出特征方程為：

運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估預(yù)測(cè)函數(shù)為：

綜上分析，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果優(yōu)化設(shè)計(jì)，提高評(píng)估的自適應(yīng)性和準(zhǔn)確性.

2.2 運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估輸出

運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練爆發(fā)力在支撐坐標(biāo)系Oxyz中的旋轉(zhuǎn)慣性參數(shù)為（xa，0），各肢體中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練爆發(fā)力的質(zhì)心Gi（xi，zi），在質(zhì)心Gi（xi，zi）中，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練爆發(fā)力的特征分解，運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練力學(xué)參數(shù)的模糊計(jì)算式為：

其中Newi′=（ei′，1，ei′，2，…，ei′，D），表示運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的分布式調(diào)度集，采用慣性輸出穩(wěn)定性調(diào)節(jié)理論，在運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練爆發(fā)力作用模式下，用？茲i（i=1，2，…，6）表示運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練爆發(fā)力的力學(xué)穩(wěn)態(tài)控制特征量，從而有：

根據(jù)上述，用M表示下肢質(zhì)量矩陣，用向量G表示運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練的人體運(yùn)動(dòng)力學(xué)特征矢量，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果的分段檢驗(yàn)，檢驗(yàn)規(guī)則為：

構(gòu)建運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的大數(shù)據(jù)融合聚類分析模型，建立統(tǒng)計(jì)分析函數(shù)集，結(jié)合運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練爆發(fā)力學(xué)特征演化分析方法，實(shí)現(xiàn)體能訓(xùn)練效果的線性擬合，優(yōu)化的擬合式為：

其中，Xmax，Xmin分別為最大評(píng)估閾值和最小閾值.根據(jù)參數(shù)尋優(yōu)結(jié)果進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果的優(yōu)化評(píng)估，構(gòu)建運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的馬爾可夫模型，根據(jù)馬爾可夫模型的參數(shù)優(yōu)化解析結(jié)果進(jìn)行訓(xùn)練效果評(píng)估優(yōu)化[10].

3 仿真測(cè)試分析

為了驗(yàn)證本文方法在實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果中的應(yīng)用性能，進(jìn)行仿真測(cè)試分析，采用SPSS 14.0統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果的約束參數(shù)分析和統(tǒng)計(jì)分析，采用力學(xué)傳感器進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的物理信息采集，體能訓(xùn)練效果評(píng)估的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果見表1.

根據(jù)表1對(duì)運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估，得到運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練的力學(xué)參數(shù)采集結(jié)果如圖1所示.

以圖1的運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練的力學(xué)參數(shù)采集結(jié)果，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估，得到評(píng)估的優(yōu)化輸出如圖2所示.

分析圖2得知，本文方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的準(zhǔn)確性較高，特征跟蹤性能較好，測(cè)試評(píng)估的置信度，得到對(duì)比結(jié)果如圖3所示，分析圖3得知，本文方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練評(píng)估的精度較高.

4 結(jié)語(yǔ)

本文提出基于馬爾可夫模型的運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估方法.結(jié)合力學(xué)參數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析和大數(shù)據(jù)采樣的方法，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練的力學(xué)參數(shù)大數(shù)據(jù)融合處理，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的關(guān)聯(lián)調(diào)度和模糊度特征分析，建立運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練爆發(fā)力的慣性力矩分布模型，結(jié)合模糊信息融合特征提取方法，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練的力學(xué)特征分布式重構(gòu)，構(gòu)建運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的解釋變量和控制變量模型，根據(jù)馬爾可夫模型的參數(shù)優(yōu)化解析結(jié)果進(jìn)行訓(xùn)練效果評(píng)估優(yōu)化.分析得知，本文方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員體能訓(xùn)練效果評(píng)估的準(zhǔn)確性較好，評(píng)價(jià)置信度水平較高，有效指導(dǎo)訓(xùn)練效果.

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