河南理工大学本科毕业设计（论文）开题报告
题目名称 学生姓名 基于关联规则挖掘的运动员体能测试优化分析 韩立伟 专业班级 07网络工程（三）班 学号 310709040308 一、 选题的目的和意义： 选题的目的：科学训练是当今竞技体育的迫切需要和发展趋势，是进行日常训练的常规和必然。实践充分证明，它已经构成各项运动项目取得突破性成绩的必备条件。体能测试在各项竞技体育的训练中都是必不可少的，通过对运动员体能测试数据进行分析，可以发现一些规律和重要的信息，这些信息可以为教练制定科学的训练计划提供依据。因此，管理和分析运动员体能测试的数据是一项很重要的工作。 选题的意义：教练员定期对运动员的进行体能测试，然后需要根据不同的测试标准，折算出每位运动员各项体能测试的成绩，找出运动员的差距，并依次制定相应的训练方案指导训练。但是随着测试数据的累积，仅靠传统的手工处理方式管理、分析这些数据已经变得越来越困难。因此，采用先进的计算机技术管理、分析这些体能测试的数据已成为一个重要的问题。 运动员的体能测试项目多是由于教练员根据多年的实践经验制定的，测试的内容比较多。由于受器械、时间、气候等因素的限制，要定期进行各项全部体能指标的测试时非常困难的。而且实践表明：在各项体能测试的项目中，某些体能指标之间存在着关联关系，也就是说某项体能指标的提高能带动另外一项或者几项体能测试成绩的提高。基于以上原因，教练员提出对体能指标进一步优化的问题。 那么，按照什么标准进行优化、怎样优化？面对海量的存储数据，如何从中发现有价值的信息或知识，成为一项非常艰巨的任务。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的。面对繁多的运动员体能测试数据，这时我们需要用基于关联规则的数据挖掘技术对运动员的各项体能测试数据进行优化分析，找到各项体能测试指标项目之间的关联关系，从而为进一步优化运动员体能测试的指标提供科学的依据。 这样的话，通过数据挖掘技术对运动员体能测试的分析，教练员就可以为运动员制定更加科学的训练项目指导训练，从而更加有效的科学的提高运动员的能力，让运动员更快速的进步，取得自己突破性的成绩。 二、 国内外研究综述： 自KDD（Knowledge Discovery in Database）一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议以来。迄今为止,由美国人工智能协会主办的KDD国际研讨会已经召开了十几次,规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会,人数由二三十人到超过千人,论文收录数量也迅速增加,研究重点也从发现方法逐渐转向系统应用直到转向大规模综合系统的开发,并且注重多种发现策略和技术的集成,以及多种学科之间的相互渗透。其他内容的专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一,成为当前计算机科学界的一大热点。 与国外相比，国内对DMKD的研究稍晚，没有形成整体力量。1993年国家自然科学基金首次支持我们对该领域的研究项目。目前，国内的许多科研单位和高等院校竞相开展知识发现的基础理论及其应用研究，这些单位包括清华大学、中科院计算技术研究所、空军第三研究所、海军装备论证中心等。其中，北京系统工程研究所对模糊方法在知识发现中的应用进行了较深入的研究，北京大学也在开展对数据立方体代数的研究，华中理工大学、复旦大学、浙江大学、中国科技大学、中科院数学研究所、吉林大学等单位开展了对关联规则开采算法的优化和改造；南京大学、四川大学和上海交通大学等单位探讨、研究了非结构化数据的知识发现以及Web数据挖掘。 三、 毕业设计（论文）所用的主要技术与方法： 1.基于关联规则的数据挖掘技术 2.关联规则挖掘算法----Apriori算法 3.数据挖掘相关的软件 4.结合软件通过个人代码来分析运动员体能测试数据 四、 主要参考文献与资料获得情况： 1.《数据挖掘教程》--李保坤 张丽娟 【编著】--西南财经大学出版社 2.《数据挖掘技术应用实例》--纪希禹【主编】 韩秋明 李微 李华锋等【编著】--机械工业出版社 3.《数据挖掘基础教程》-- K. P. Soman，(印) 西蒙 (Soman, K. P.) ... [等]【著】 --范明, 牛常勇【译】--机械工业出版社 4.《Java程序设计》--敖富江【译】--清华大学出版社 5.《天津理工大学学报》--天津理工大学网站 6.《关联规则采掘综述》-- 铁治欣 陈奇 俞瑞钊【著】--中国期刊数据库 五、 毕业设计（论文）进度安排（按周说明） 1. 4--5周：需求分析和资料调研 2. 6—7周：数据挖掘概念的概论学习 3. 8—9周：数据挖掘应用技术研究（关联技术） 4. 第10周：方案设计 5. 11—13周：编码和撰写论文 6. 第14周：修改论文和交给老师审阅 7. 第15周：准备答辩 六、 指导教师审批意见： 指导教师： （签名） 年 月 日