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基于深度学习的羽毛球后场击球线路规划方法
1
作者
刘宗胜
《宜春学院学报》
2021年第6期100-104,共5页
为提高羽毛球后场击球线路的规划能力,本研究设计了基于深度学习的羽毛球后场击球线路规划方法。首先采用运动基元轨迹自适应学习方法设计击球线路节点和路径空间,从而构建击球线路最短分布网格结构模型。然后分析击球线路规划约束参数...
为提高羽毛球后场击球线路的规划能力,本研究设计了基于深度学习的羽毛球后场击球线路规划方法。首先采用运动基元轨迹自适应学习方法设计击球线路节点和路径空间,从而构建击球线路最短分布网格结构模型。然后分析击球线路规划约束参数,再根据节点定位和最短路径寻优部署过来控制击球位置和运动员姿态。最后结合深度学习方法实现线路规划过程的自适应寻优。仿真结果表明:该方法的学习控制能力较好,且具有较好的收敛性能,提高了羽毛球后场击球线路规划的可靠性。
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关键词
深度
学习
羽毛球击球线路
后场击球
线路规划
轨迹自适应学习
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职称材料
题名
基于深度学习的羽毛球后场击球线路规划方法
1
作者
刘宗胜
机构
宣城职业技术学院基础教学部
出处
《宜春学院学报》
2021年第6期100-104,共5页
文摘
为提高羽毛球后场击球线路的规划能力,本研究设计了基于深度学习的羽毛球后场击球线路规划方法。首先采用运动基元轨迹自适应学习方法设计击球线路节点和路径空间,从而构建击球线路最短分布网格结构模型。然后分析击球线路规划约束参数,再根据节点定位和最短路径寻优部署过来控制击球位置和运动员姿态。最后结合深度学习方法实现线路规划过程的自适应寻优。仿真结果表明:该方法的学习控制能力较好,且具有较好的收敛性能,提高了羽毛球后场击球线路规划的可靠性。
关键词
深度
学习
羽毛球击球线路
后场击球
线路规划
轨迹自适应学习
Keywords
deep learning
badminton shot route
backcourt batting
route planning
adaptive learning
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
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1
基于深度学习的羽毛球后场击球线路规划方法
刘宗胜
《宜春学院学报》
2021
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