Jove
Visualize
联系我们
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关实验视频

Updated: Jun 23, 2026

Biomechanical Analysis Methods to Assess Professional Badminton Players' Lunge Performance
06:36

Biomechanical Analysis Methods to Assess Professional Badminton Players' Lunge Performance

Published on: June 11, 2019

通过机器学习和技术动作频率预测羽毛球结果.

Yi Sheng1, Cheng Liu2, Qing Yi3

  • 1School of Physical Education and Sport Training, Shanghai University of Sport, Shanghai, China.

Scientific reports
|March 28, 2025
PubMed
概括

相关概念视频

您也可能阅读

相关文章

通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

排序
Same author

Huang Qi Decoction Prevents BDL-Induced Liver Fibrosis Through Inhibition of Notch Signaling Activation.

The American journal of Chinese medicine·2017
Same author

Astragaloside IV Attenuates Podocyte Apoptosis Mediated by Endoplasmic Reticulum Stress through Upregulating Sarco/Endoplasmic Reticulum Ca<sup>2+</sup>-ATPase 2 Expression in Diabetic Nephropathy.

Frontiers in pharmacology·2017
Same author

A bio-chemical application of N-GQDs and g-C<sub>3</sub>N<sub>4</sub> QDs sensitized TiO<sub>2</sub> nanopillars for the quantitative detection of pcDNA3-HBV.

Biosensors & bioelectronics·2017
Same author

Clinical and imaging analysis of subclinical hemophilia combined with coxarthrosis: case report and literature review.

SpringerPlus·2016
Same author

On the summertime air quality and related photochemical processes in the megacity Shanghai, China.

The Science of the total environment·2016
Same author

Cuticular Wax Accumulation Is Associated with Drought Tolerance in Wheat Near-Isogenic Lines.

Frontiers in plant science·2016

机器学习模型使用技术动作预测羽毛球比赛的结果,如Net Front,Slice/Drop和Push. 在男性数据上训练的模型显示出更高的准确性,为教练和战略提供了洞察力.

科学领域:

  • 运动科学 运动科学 运动科学
  • 数据科学数据科学数据科学
  • 机器学习 机器学习

背景情况:

  • 使用技术行动预测羽毛球比赛结果是一个研究不足的领域.
  • 了解特定技术操作对比赛结果的影响对于性能分析至关重要.

研究的目的:

  • 开发一种机器学习模型,根据技术动作频率来预测羽毛球比赛结果.
  • 确定影响比赛结果的最重要的技术行动.

主要方法:

  • 从国际羽毛球比赛 (2019-2023) 收集了23项技术行动的数据.
  • 采用随机森林算法,具有前进的逐步选择和特征选择的5倍交叉验证.
  • 使用SHAP价值分析来确定技术行动的重要性.

主要成果:

  • 确定了"网络前线"",切割/放弃"和"推送"作为关键的技术行动.
  • "网络前线"的频率与比赛胜利概率的增加正相关.
  • 模型表现出有效的性能,男性数据模型显示出卓越的准确性和预测值.

结论:

  • 对技术操作的机器学习分析为羽毛球游戏动态提供了宝贵的见解.

相关实验视频

Last Updated: Jun 23, 2026

Biomechanical Analysis Methods to Assess Professional Badminton Players' Lunge Performance
06:36

Biomechanical Analysis Methods to Assess Professional Badminton Players' Lunge Performance

Published on: June 11, 2019

  • 调查结果可以为辅导策略和培训方法提供信息,以提高球员表现.
  • 开发了一个Web应用程序,以促进球员,教练和研究人员的战略决策.