信息熵在体育综合服务质量模糊评价中的应用
模糊数学模型在小学体育教学综合评价中的应用研究
模糊数学模型在小学体育教学综合评价中的应用研究1. 引言1.1 研究背景小学体育教学一直是教育领域中的重要组成部分，其对学生身心健康和全面发展具有重要意义。
在实际的教学过程中，传统的评价方法往往存在主观性强、不够客观和科学等问题，无法全面客观地评价学生在体育运动方面的表现。
在这样的背景下，寻找一种能够客观准确评价学生体育水平的方法显得尤为重要。
基于以上背景，本研究旨在探讨模糊数学模型在小学体育教学综合评价中的应用，并通过实证分析和案例分析，验证其在小学体育教学中的有效性和优势，为改进小学体育教学评价提供参考依据。
1.2 研究意义小学体育教学是培养学生身体健康和全面发展的重要环节，而教学评价作为教学过程中的重要环节，对于指导教学、激励学生具有至关重要的作用。
传统的评价方法存在着主观性强、标准单一、评价结果不够客观等问题，难以全面准确地评价学生的体育表现。
探索一种科学、客观、全面的小学体育教学评价方法具有重要的意义。
1.3 研究目的研究目的：本研究旨在探讨模糊数学模型在小学体育教学综合评价中的应用，通过建立模糊数学模型，将模糊概念引入体育教学评价系统，以更准确地反映学生在体育教学中的表现和进步情况。
通过对小学体育教学评价系统的建立和模糊数学模型的应用，旨在提高对学生体育能力和素质的客观评价，为教师提供科学依据，帮助其针对学生个体特点制定个性化的教学计划，促进学生在体育教学中的全面发展。
本研究旨在探索模糊数学模型在小学体育教学评价中的具体方法和实证分析，为教育实践提供理论支持和经验借鉴，推动小学体育教学评价方法的创新和发展。
2. 正文2.1 模糊数学模型在体育教学中的应用模糊数学模型是一种可以处理模糊、不确定性信息的数学工具，其在体育教学中的应用可以为教师提供更全面、客观的评价依据，帮助他们更好地指导学生的学习和发展。
模糊数学模型可以帮助教师对学生的体育能力进行综合评价。
传统的评价方法往往只考虑了学生的成绩和表现，而忽略了他们的潜力和特长。
模糊数学模型在小学体育教学综合评价中的应用研究
模糊数学模型在小学体育教学综合评价中的应用研究摘要：本文通过对小学体育教学的现状和评价体系进行分析，结合模糊数学模型，探讨了在小学体育教学综合评价中的应用研究。
介绍了模糊数学模型的基本原理和特点，然后分析了小学体育教学的特点和评价指标，最后结合实例，探讨了通过模糊数学模型进行小学体育教学综合评价的可行性和优势。
本文旨在为小学体育教学提供新的评价方法和思路，以促进小学体育教学质量的提升。
一、引言小学体育教学是学生全面发展的重要组成部分，在推动学生身心健康发展、培养学生良好的体育兴趣和运动习惯方面发挥着不可替代的作用。
对于小学生而言，体育教学不仅仅是传授一些运动技能，更重要的是通过体育锻炼，培养他们的身体素质、意志品质和团队合作精神。
如何科学评价小学体育教学的质量，对提高小学生的身心健康水平和综合素质水平具有重要意义。
二、模糊数学模型的基本原理和特点模糊数学是20世纪70年代初由美国的L.Zadeh提出的，它是一门介于传统逻辑学和概率论之间的数学学科。
模糊数学的基本概念是“模糊集合”，即在某些情况下，无法清晰地划分出具体的界限和范围。
在模糊数学中，每个元素对于某个模糊集合都有一定的隶属度，这种程度可以用0到1之间的实数表示。
模糊数学能够很好地处理一些模糊性较强、不确定性较大的问题，具有较强的适用性和实用性。
模糊数学模型的特点主要包括：一是它能够将模糊的描述转化为数学上的描述，提供了一种新的数学工具和思维方式；二是它能够很好地处理不确定性和模糊性，对实际问题具有较强的适用性和实用价值；三是它能够很好地处理多因素、多指标之间的关系，有利于综合评价问题的解决。
基于上述特点，模糊数学模型在综合评价、风险分析、决策等领域具有广泛的应用。
下面将具体探讨其在小学体育教学综合评价中的应用研究。
三、小学体育教学的特点和评价指标小学体育教学的特点主要包括：一是学生的身体素质不稳定，各项体能水平发展不平衡；二是学生的注意力和学习能力有限，对于理论知识的掌握和运动技能的学习有一定的局限性；三是学生的体育兴趣和参与热情有差异，需要通过激发学生的学习兴趣和参与热情，促进他们的全面发展。
模糊综合评判理论与应用
模糊综合评判理论与应用[摘要]对一个事物的评价，常常要涉及多个因素或者多个指标。
比如，要判定某项产品设计是否有价值，每个人都可从不同角度考虑：有人看是否易于投产，有人看是否有市场潜力，有人看是否有技术创新，这时就要根据这多个因素对事物作综合评价。
具体过程是：将评价目标看成是由多种因素组成的模糊集合，再设定这些因素所能选取的评审等级，组成评语的模糊集合，分别求出各单一因素对各个评审等级的归属程度，然后根据各个因素在评价目标中的权重分配，通过计算，求出评价的定量解值。
这便是模糊综合评价理论。
本文将对模糊综合评判理论与方法进行介绍，并依据解析一个体育优质课综合评估的数学模型a它能定量显示参评教师教学质量水平的分值。
[关键词]模糊综合评判模糊矩阵模糊积分数学模型模糊测度1. 模糊综合评判的概况1.1 起源与发展自从1965 年美国自动控制专家L. A. Zadeh 教授发表关于模糊集的开创性论文以来 ,它新颖的思想已渗透到数学的各个分支,如模糊拓扑、模糊矩阵、模糊分析、模糊积分、模糊测度、模糊群、模糊逻辑、模糊概率、模糊规划、模糊系统、模糊图论等。
模糊集理论在应用方面也有了长足的发展。
20世纪80年代初，汪培庄提出了综合评判模型，此模型以它简单实用的特点迅速波及到国民经济和工农业生产的方方面面，广大实际工作者运用此模型取得了一个又一个的成果。
与此同时，还吸引了一些理论工作者对此模型进行深化和扩展研究，出现了一批诱人的成果，诸如：多级模型、算子调整、范畴统观等等。
而且，针对实际应用中模糊综合评判模型常遇到的一些问题，对其进行了改进，可采用多层次模糊综合评判模型和广义合成运算的模糊综合评判模型。
1.2 概念解析按确定的标准,对某个对象中的某个因素进行评价,称为单一评价,从众多的单一评价中获得对某个对象的整体评价,称为综合评价.在实际运用中,评价对象往往受各种不确定因素的影响,其中模糊性是最重要的,所以就产生了模糊综合评价.模糊综合评估法FCE（Fuzzy Comprehensive Evaluation）能较好地用于涉及多个模糊因素的对象的综合评估方法。
信息熵的应用
分类号： O236单位代码：106密级：一般学号：本科毕业论文（设计）题目：信息熵在球员选拔中的应用专业：姓名：指导教师：职称：答辩日期：信息熵在球员选拔中的应用摘要:.本课题通过研究信息熵的定义和性质,运用p c-分析法,通过统计一场球赛中各个球员的各项技术指标并该场球赛中各个队员的信息熵,自信息等值,得到球员选拔过程中对球员的评判方法.并以此法选出优秀的球员,根据信息熵的性质指出每个球员的不足之处,为今后的训练指明了方向.关键字:信息熵;P-C分析法;球员选拔Information entropy application in selecting playersAbstract: Shannon information entropy presented expressions in 1948, which pioneered information theory. Now more and more international competitions, how to select best players on behalf of the state competition become critical .This issue through the definition and nature of information entropy, use of p c-law to come the assessment of each player, and select a good player, and point out the inadequacties of each player based on information entropy, that should be strengthened in future training exercises.Key Words: Information Entropy; P-C Analysis; Selecting Players1 引言1948年美国工程师和数学家香农发表的《通信的数学理论》这篇里程碑性的文章标志着信息论的产生,而香农本人也成为信息论的奠基人.在本书中他提出信息熵的概念,香农证明熵和信息是一样的,用以度量通信过程中信息源信号的不确定性.他把熵作为一个随机事件不确定性或信息量的度,为信息分析提供了有力的理论工具,也大大丰富了熵概念的内涵.本文利用信息熵的原理,对球员在场上的各种表现做出评判,并得出相关结论用于球员的选拔.球员在场上的发挥因各种因素的影响而产生变化,可能因为自己的心情还有健康状况等等.但是一位好的球员会努力排除自己内在因素的影响把自己最好的一面表现出来,球员发挥的稳定性是最重要的.利用信息熵对球员发挥稳定性做一统计,从中选出最好的球员. 2 预备知识 2.1信息熵的基本定义定义1[1]设某一概率系统中有n 个事件X =()12,,,,,i n X X X X ,第i 个事件i X 产生的概率为()1,2,3,,i P i n =,当事件i X 产生后信息量为()2log i i H X P =-,单位为bit 对于由n 个事件构成的概率系统,产生的平均信息量为:()21log ni i i H X P P ==-∑ (1)称之为信息熵,简称熵.定义2[1]条件熵 条件自信息(|)I y x 的平均值定义为条件熵:(|)((|))H Y X E I y x ==()()p xy logp y |x xy-∑∑=()[(|)log(|)]xyp x p y x y x -∑∑=()(|)xp x H Y x ∑定义3[2]自信息 设离散信源X,其概率空间为1212,,,()(),(),,()n n X x x x p X p x p x p x ⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭如果知道事件i x 已发生,则该事件所包含的信息量成为自信息,定义为1()log()i i I x p x =2.2信息熵的意义（1）信息熵表示信源输出每个消息或符号所提供的平均信息量.如果一个电码由 q 种符号组成,每种符号相对出现的机率为i P ,一个电码携带着一定的信息,则平均每种符号携带的信息量为21log ni i i P P =-∑, 这正是该信源的信息熵.（2）信息熵表示信源输出消息前信源的平均不确定性.有两个离散信号源 X ,Y ,其概率空间分别是：()12::0.990.01x X x x P ⎛⎫⎪⎝⎭ ()12::0.50.5y Y y y P ⎛⎫ ⎪⎝⎭两信源的信息熵分别()0.56Y x k =,()0.693Y y k = , 由于信源 Y 的两种消息出现的几率均等,在信源输出消息前,猜测1y 和2y 哪一个会出现的不确定性大,它的信息熵也大;而对X 事先猜测1x 和2x 哪一个会出现,虽然有不确定性,但猜中1x 的概率大,所以,信源X 的不确定性小,其信息熵也相对小一些.信息熵大小反映了信源输出消息前平均不确定的程度.信息熵大,信源的不确定性就大;反之,不确定性就小. （3）信息熵表征事件发生的随机性如上面两个信源 ,X Y ,猜测1y 和2y 的随机性大,信源Y 的信息熵也大;而猜测1x 和2x 的随机性小,信息熵也小.（4）自信息的意义自信息()i I x 有两种含义:○1在事件i x 发生以前等于事件i x 发生的不确定性; ○2在事件i x 发生后表示事件i x 含有或所能提供的信息量. 2.3信息熵的基本性质性质1[3] 对称性 信息熵的对称性可表述为:设某一概率系统中n 个事件的概率分布为()12,,,n P P P ,当对事件位置的顺序进行任意置换后,得到新的概率分布为()'''12,,,n P P P ,并有以下关系成立:()()'''1212,,,,,n n H P P P H P P P =它表示概率系统中事件的顺序虽不同,但概率系统的熵H 是不变的,即概率系统的熵与事件的顺序无关.性质2[4] 展开性 信息熵的展开性可表述为:设某一概率系统的概率分布为()12,,,,n P P P 则系统的信息熵具有展开性质:()()1212,,,,,,0n n H P P P H P P P =;在此基础上,进一步展开有: ()()1212,,,,,,,0,0n n H P P P H P P P =.性质3[5] 确定性 信息熵的确定性可表述为:设信息系统中,任一事件产生的概率为1,则其他事件产生的概率为0,这是一种确定的系统,对于这样的系统有:()()1,00,10H H ==()()()1,0,,00,,0,1,0,,00,,0,10H H H ===性质4[6] 可加性 信息熵的确定性可表述为:X 试验与试验Y 相互独立,则()()()Y H X H XY H +=通过以上性质,我们不难得出:熵值越大,不确定性越大,同时随机性越大,熵值越小,不确定性越小,同时随机性越小.熵H 也反映了(1)式中()P i 的差异程度.信息熵越大,随机性越大,各()P i 的差异程度越小;反之信息熵越小,随机性越小,各()P i 的差异程度越大.基于此我们可以用信息熵对p c -分析法进行评价,并将这种信息用于评价球员选拔过程.3 应用信息熵评价球员的基本方法——p c -分析法[8] 3.1p c -分析法简介p c -分析法即player —coach 分析法,主要用于球员选拔过程中对球员的评判的分析.p c -是一种以教练为核心去选择适合自己战术的球员,如以进攻擅长的教练会选择进攻能力强的球员,而注重防守的教练会选择防守能力强的球员等等.p c -分析法是通过现场观看比赛、观看录像资料和从以往比赛的技术中选出适合该战术的一些候选球员,根据样本点行为类别分别记入P 和C 中,再以一定的时间间隔去实地考察该球员发挥的稳定性,从而选出最优秀的球员,教练的技战术也能很好的施展,也为大家献上一场精彩的比赛. 3.2p c -分析法过程p c -分析法在球员选拔中分为P 的行为和C 的行为首先要对p 分一下类,在篮球比赛中各个球员的位置不同,球员在场上但当的角色也就不同,从篮球场上的位置来分可以把球员分成五类即组织后卫、得分后卫、小前锋、大前锋和中锋等五大位置.每个球员在场上都要发挥自己的作用,只是侧重点不同.P 的行为可以分为:○1投篮、○2得分、○3拿到篮板、○4助攻、○5抢断、○6失误、○7盖帽、○8犯规. C 的行为主要表现在如何把场上的球员更好的组织在一起,让他们把自己的特长都发挥出来,而且还能更好的执行自己的技战术.C 的行为主要分为:○1得分、○2助攻、○3篮板、○4犯规、○5抢断、○6失误、○7盖帽. 3.3收集数据运用p c -分析法进行分析选出候选球员后一般通过几场热身赛从中选出更优秀的球员,有时为了更能选出优秀的球员通常会再增加几场比赛.○1在每场比赛过程中设定一个采样时间间隔、○2每到采样时间,把这段时间内所有球员的数据都记录一次,在一场比赛完后对教练的数据进行统计.对采样的结果记入p c-数据记录卡片或相应的EXCEL模板中以便进一步分析.4 热身赛实例研究4.1热身赛实例分析现以两场热身赛为例,两场比赛总共96分钟,每场比赛48分钟,设定24秒为一次采样时间.在实际观察过程中每隔24秒记录一次,把这段时间内发生的情况记入个人状况表中即记入P中,教练的状况每场完了再统计记入C中,这样就构成一个p c-数据系类.首先是选出的候选球员,每个位置上现在有四名球员（即四名组织后卫、四名得分后卫、四名小前锋、四名大前锋、四名中锋）要从中每个位置上选出两名运动员,为了便于表达位置及球员姓名以此作了简写（A代表组织后卫、B代表得分后卫、C代表小前锋、D代表大前锋;E代表中锋）;则A中的球员为（a1,a2,a3,a4）,则B中的球员为（b1,b2,b3,b4）, 则C 中的球员为（c1,c2,c3,c4）, 则D中的球员为（d1,d2,d3,d4）, 则E中的球员为（e1,e2,e3,e4）,教练简记为C.通过两场热身赛及以往的录像方式,对研究对象以24秒为采样点对其进行统计,球员在场上发生的各种行为用以下方式简记.○1投篮;简记为R（如a1球员投篮则记为R a1）○2得分;简记为S（如a1球员得分则记为S a1）○3拿到篮板; 简记为N（如a1球员拿到篮板则记为N a1）○4助攻;简记为Z（如a1球员助攻则记为Z a1）○5抢断;简记为Q（如a1球员抢断则记为Q a1）○6失误;简记为W（如a1球员失误则记为W a1）○7盖帽;简记为G（如a1球员盖帽则记为G a1）○8犯规;简记为H（如a1球员犯规则记为H a1）通过热身赛,对研究对象以每隔24秒记录一次,并统计比赛过程中各个球员的表现,并制成下表.表1 第一场热身赛时的数据统计表表2 本场比赛的结果4.2列表统计分析表3 各个球员的技术统计在这场比赛中,行为采样数为R,S,N,Z,Q,W,G ,H 行为数Rt,St,Nt,Zt,Qt,Wt,Gt,Ht:Rt=65,St=76,Nt=23,Zt=18,Qt=10,Wt=16,Gt=10,Ht=154.3计算信息熵每个球员在场上都是一个独立的个体,且没有相互影响,比赛过程中各个球员发生的行为等概率发生,从最大信息熵原理的角度计算这个p c -分析过程示例的最大信息熵为:21212()log 21(0.0476log 0.0476)4.39i iH X P P =-=-=∑ 121i P = 121i P =表示每个球员（把每个球员的各种行为看成一个整体）在场上等概率的发生. 此次比赛中的信息熵是:如果以球员和教练两大类来计算,再这个过程中球员行为的信息熵为:2121()log (0.036log2(0.036)+0.06log2(0.06)+0.03log(0.03) +0.012log(0.012)+0.036log(0.036)+0.143log(0.143) +0.048log(0.048)+0.03log(0.03)+20.024log(0.024) +0.083log(0.083)+0.018log(0.0i iH X P P =-=-∑18)+0.042log(0.042) +0.101log(0.101)+0.036log(0.036)+0.054log(0.054) +0.19log(0.19)+0.03log(0.03)+0.036log(0.036) +0.549log2(0.549))3.34=2021()log (0.036log2(0.036)+0.06log2(0.06)+0.03log(0.03) +0.012log(0.012)+0.036log(0.036)+0.143log(0.143) +0.048log(0.048)+0.03log(0.03)+20.024log(0.024) +0.083log(0.083)+0.018log(0.0i iH X P P =-=-∑18)+0.042log(0.042) +0.101log(0.101)+0.036log(0.036)+0.054log(0.054) +0.19log(0.19)+0.03log(0.03)+0.036log(0.036))2.86= 球员跟教练是相互独立的,根据试验X 与试验Y 相互独立,则()()()H XY H X H Y =+的教练的信息熵为:() 3.34 2.860.48H Y =-=.把每个球员看成是一个独立的事件则:11()loglog 5.11()0.029i i I x p x === 表4 以下球员的算法和这个一样,有此得到以下的列表.4.4对本场比赛的信息熵的分析通过简单的数据对比可以发现,其中每个位置都有球员发挥出色（如a2、b2、c3、d2、e2）,而其他球员则显的有点太弱了,得分点太过于集中尤其是中锋这个位置,其他球员要积极分担中锋的压力,让他保持体力在为关键的时候显现出强中锋的实力.在还有个别球员失误、犯规太多,这样就给对方轻易得分的机会.教练的意图很明确就是要加强防守,控制篮板增加自己的进攻机会,减少犯规多组织有效的进攻.表5 第二场比赛数据统计表6 本场比赛的结果4.6列表统计分析表7 各个球员的技术统计在这场比赛中,行为采样数为R,S,N,Z,Q,W,G ,H 行为数Rt,St,Nt,Zt,Qt,Wt,Gt,Ht:Rt=79,St=90,Nt=36,Zt=26,Qt=9,Wt=20,Gt=8,Ht=274.7计算第二场比赛信息熵每个球员在场上都是一个独立的个体,且没有相互影响,比赛过程中各个球员发生的行为等概率发生,从最大信息熵原理的角度计算这个p c -分析过程示例的最大信息熵为:21212()log 21(0.0476log 0.0476)4.39i iH X P P =-=-=∑ 121i P =121i P =表示每个球员（把每个球员的各种行为看成一个整体）在场上等概率的发生此次比赛中的信息熵是:2121()log ( 0.032log2(0.032)+0.069log2(0.069)+0.019log(0.019) +0.019log(0.019)+0.028log(0.028)+0.13log(0.13) +0.06log(0.06)+0.023log(0.023)+0.019log(0.019) +40.05log2(0.05)+0.088log(0i iH X P P =-=-∑.088)+0.014log(0.014) +0.097log(0.097)+0.042log(0.042)+0.019log(0.019) +0.12log(0.12)+0.065log(0.065)+0.49log2(0.49))3.78=如果以球员和教练两大类来计算,再这个过程中球员行为的信息熵为:2021()log ( 0.032log2(0.032)+0.069log2(0.069)+0.019log(0.019) +0.019log(0.019)+0.028log(0.028)+0.13log(0.13) +0.06log(0.06)+0.023log(0.023)+0.019log(0.019) +40.05log2(0.05)+0.088log(0i iH X P P =-=-∑.088)+0.014log(0.014) +0.097log(0.097)+0.042log(0.042)+0.019log(0.019) +0.12log(0.12)+0.065log(0.065))3.28=球员跟教练是相互独立的,根据试验X 与试验Y 相互独立,则()()()H XY H X H Y =+的教练的信息熵为:() 3.78 3.280.5H Y =-=. 把每个球员看成是一个独立的事件则:11()loglog 5.06()0.03i i I x p x === 表8 以下球员的算法和这个一样,有此得到以下的列表.4.8对本场比赛的信息熵分析:通过简单的数据对比可以发现,依旧是这些球员（a2、b2、c3、d2、e2）在队中起主导作用,但是这场比赛其他球员的作用也得到了发挥,尤其是中锋这个位置受限以后其他球员还都可以去分担进攻任务.这场比赛明显的失误犯规次数太多,对手的压迫性防守还是不太适应,从后场到前场不能很顺利的衔接,造成失误犯规增多.这场比赛对手的实力很强,无论是进攻端还是防守端都要强于我方,在防守时要注意团队协作,要注意协防,进攻时不能太单一,多传多跑组织多样的进攻.4.9通过对球员信息熵的分析确定球员人选:[9]通过两场的热身赛可以先确定这五个球员分别是组织后卫a2、得分后卫b2、小前锋c3、大前锋d2、中锋e2.他们五个的自信息比较平稳较其他球员也相对低一些.但是这几个人也不是说个人技术已经很完美了,组织后卫a2的组织进攻能力很强,但是投篮的自信息还是明显太高,以后再训练中应多加强投篮的练习,降低投篮的自信息.得分后卫b2技术比较全面各项自信息也相对较低,但在进攻的时候要多注意跟队友之间的挡拆配合.小前锋c3技术还算全面,各项自信息也比较均衡,但得分不是很高,在场上要多增加投篮出手.大前锋d2在得分跟防守上的自信息比较低外,缺乏与其他球员之间的配合（即单打独斗）,在场上要注意跟其他球员之间的配合.中锋e2无论进攻还是防守都比较完美,在进攻受限时要注意与球员的之间的策应,在防守时要注意内外线之间的配合.再从其他球员中选出另外的五名球员:○1组织后卫:拿a1、a3、a4自信息比较可知a1的值比其他两个都要低些,则另外一名就是a1,a1的组织策略不是很好还有待于提高,还有一个就是跟a2同样的问题就是投篮的自信息太高了,要多加强投篮的练习,增加在场上的进攻策略.a3、a4技术上还是太稚嫩了,在场上的失误太多,可能是因为心里的因素,下去多加练习之外还要增加自己的抗压能力.○2得分后卫:拿b1、b3、b4的自信息比较可知b1、b3的自信息比较接近,但是细看两个球员的细分自信息可以看出,b1的发挥更稳定失误犯规也较少,但在场上于其他球员联系较少,加强自己的得分外还要注意与自己的队友配合.b3在场上的投篮还算稳定,但是失误和犯规太多,属于那种不稳定发挥的球员,接下来就是多多练习自己的控球和防守,把自己的失误和犯规次数减下来.b4是这四个球员中发挥最差的一个,投篮的自信息太高了,以后要多加练习,在场上要多跑动,这样出现的机会也就更多.○3小前锋:拿c1、c2、c4的自信息比较可得出c2的自信息明显的要比其他两个都要低,c2是这个位置的选拔球员.c2技术上还是有些单一,过重的依赖于自己的投篮,防守上做的还不够好,今后要多加跑动,跟紧自己防守的球员.c1表现的中规中矩,没有特别突出的一方面,各项的自信息都比较平均,今后要多注意训练自己的特点,把投篮的自信息再往低的降,同时把自己的防守也跟上去,这样就是一个比较优秀的球员了.c4则显的比较差一些,进攻与防守都做不好,投篮的自信息也高,今后要多加强投篮的练习,防守要在加强,在场上要多跑动,紧跟自己的防守球员.○4大前锋:拿d1、d3、d4的自信息比较可以得出d1的自信息要低于其他两个球员,d1是这个位置的选拔球员.d1的进攻能力比较强,但是防守就比较弱了,在场上不只是只有进攻,防守也同样重要,d1在场上要注意跟防自己的防守队员,抢篮板时要注意抢位.d3各项的自信息都比较高,失误也多,以后要多注意基本功的练习.d4第一场没有上场,这场比赛给了一定的上场时间,从发挥上看不是很好,把本该擅长的技术没有发挥出来,可能是因为心理因素,以后要加强心理的锻炼,尤其是遇到高水平的比赛,要把自己的特长发挥出来,多加练习.○5中锋:拿e1、e3、d4的自信息比较可以看出这三个球员的自信息都比较接近,选谁不选谁还真的有点为难,综合两场比赛可以看出e1发挥的还是比较稳定,进攻端和防守端都做的不错,这个位置选拔的球员就是e1.中锋e1的技术比较全面,在很大程度上可以弥补e2不在场上的空缺,从而使球队更完整,e1下去要多加强练习,使自己的技术更娴熟.e3、e4的投篮自信息有点高,以后要多加强投篮方面的练习,防守上要多注意协防,在犯规上还是要多注意,尽量减少犯规,多进行有效的防守.○6教练:教练的执教风格很明显,就是要加强防守,通过坚强的防守摧垮对方的进攻,在对方实力很强时也能做到稳固的防守.5 结束语在信息论的理论中,信息熵是衡量信息活动的标准.信息熵理论应用到球员选拔中,从而更科学的选拔出优秀的球员,从球员的技术发挥上指出不足之处,提出更合理的改进意见,促使球员向更好的方向发展.在各种选拔中数据的量化能起到一定的做用,但是死板的光靠数据不能很好的发现人才,加上人们的感性,从而优化选拔模式,选出更优秀的球员.参考文献[1] 田宝玉,工程信息论[M] 北京:北京邮电大学出版社,2004[2] 李梅、李亦弄,信息论基础教程[M]北京:北京邮电大学出版社,2008[3] 杨洁、和志强,信息论基础[M] 北京:人民邮电出版社,2008[4] 朱雪龙,应用信息论基础[M] 北京:清华大学出版社,2001[5] 钟毅信,信息科学原理[M] 北京:北京邮电大学出版社,1996[6] 查先进,信息分析与预测[M] 武汉:武汉大学出版社,2001[7] 于承敏.教育技术学专业本科生专业能力判定方法研究[J].电化教育研究,2007（10）:10-13[8]李万春.基于信息熵的评价模型[J].电化教育研究,2009（1）:32-45[9] 杨平展.行为信息熵在量化分析中的应用探析[J]．天津教育,2009（1）:12-16谢辞光阴似箭,转眼间大学四年的生活就要结束了,在延安大学度过了一生中最美好的时光,在交上最后一份作业之际,向关心我的,帮组我的老师们致以诚挚的感谢.在校期间,有各位老师以及同学的帮助和陪伴,给了我很大的帮助及支持.学业上有老师的帮助以及辅导,生活上有舍友和同学的扶持,大家相互扶持走过了大学四年的时间,愿把这段时光埋藏在心底,我会一直授用.延大的图书馆是最漂亮的地方,那是我知识获取的地方,藏书多而且丰富,对知识的渴望使我长时间泡在其中,享受着知识带来的快乐,延大的篮球场我去过最多的地方,在那里流下了汗水,但那是我最快乐的地方,汗水与笑容共同铸就了篮球梦.感谢我的导师,导师在辅导我论文时用心尽责的改正我的错误,在她的辅导下我的论文最终得以完成,在此向帮助过我的老师以及同学致以诚挚的感谢.(全文约7100字)。
模糊数学模型在小学体育教学综合评价中的应用研究
模糊数学模型在小学体育教学综合评价中的应用研究随着小学教育的发展，全面发展学生的身体素质成为了教育工作者的重要任务之一。
然而在实际的教学过程中，如何对学生的身体素质进行综合评价，成为了教育工作者面临的难题。
传统的评价方法主要基于定量的指标，缺乏综合性和客观性，而模糊数学模型则可以帮助教育工作者更全面地评价学生身体素质。
模糊数学模型是一种基于模糊逻辑和模糊集合理论的数学工具，可以处理不确定性和主观性较强的问题。
在小学体育教学中，教育工作者可以根据自己的教学经验和学生的实际情况，设计出模糊数学模型来对学生的身体素质进行评价。
首先，教育工作者可以制定出一份小学生身体素质评价标准。
这个评价标准可以包括学生的基本体能、柔韧性、协调性等多个方面的指标。
然后，将这些指标按照不同的权重进行分配，建立评价指标集合。
接下来，教育工作者可以根据这些指标，设计出一份模糊评价矩阵。
这个评价矩阵可以包括评价指标和身体素质水平之间的判断矩阵，给出每个指标和身体素质水平之间的程度评价（即“好”、“较好”、“一般”、“较差”、“差”等）。
教育工作者可以自行设定这些评价程度，根据自己的教育经验和学生的实际情况进行设定。
最后，通过对评价矩阵进行模糊运算，得出每个学生的身体素质评价结果。
评价结果可以采用模糊数值、模糊集合或模糊规则等方式表示，反映出学生身体素质的模糊程度和不确定性。
总的来说，模糊数学模型在小学体育教学综合评价中的应用，可以有效地避免传统评价方法的局限性，提高身体素质评价的客观性和综合性。
同时，模糊数学模型也可以为教育工作者提供有益的决策支持，帮助他们更好地制定出体育教学计划和改进教学方法，促进学生身体素质的全面发展。
采用熵权和模糊集的特征评价方法及应用
采用熵权和模糊集的特征评价方法及应用近年来，随着复杂系统建模和分析方法的发展，熵权和模糊集论已经成为系统工程研究领域中引人注目的话题。
在各个应用领域中，熵权和模糊集论都被用来评估系统特征，以更好地描述和反映特定系统的状态和性能。
因此，有人提出了一些利用熵权和模糊集理论的特征评价方法，以帮助更好地评价及描述特定系统的特征。
首先，应用熵权法来评估特征，这种方法是基于不确定性概念的，通过构建一个涉及变量的有序序列来衡量特征。
该序列利用对不确定性的描述，将变量进行比较，并建立一个有次序的序列，以便评估和描述特定系统的特征。
整个序列采用熵权法，可以有效地描述系统中变量的关系，反映出某个特定系统的整体情况。
其次，应用模糊集论来评估特征，模糊集论是一种复杂系统建模和分析的有用方法，可以更好地描述不确定性以及复杂系统的状态。
基于模糊集的特征评价方法，可以利用特定的元素及其属性来识别特定系统的关键特征，最终得出该系统的整体特征描述。
此外，熵权和模糊集理论也可以用于系统分析及优化。
熵权法可以用于以更好的方式对系统进行分析，而模糊集理论则可以提供更准确的系统参数估算，从而优化系统的性能。
此外，这些方法也可以用于监控系统的变化，以检验设计，进而改进系统的性能。
综上所述，应用熵权和模糊集理论的特征评价方法受到了越来越多的关注，该方法可以更好地提供对系统特征的详细描述，并可以用于系统优化、分析和变化监控。
基于这些特征评价方法，已经应用于多个领域，如能源、环境和经济等，被用来更好地描述和优化相关系统，以提高其综合性能。
然而，熵权和模糊集理论也有一些不足之处，需要以后研究。
其中，在实施熵权特征评价方法的过程中，需要特定的参数调整，以得出最准确的结果，而现有的方法还没有很好地解决这个问题。
另外，模糊集理论虽然有效地描述系统的变化，但其运算开销较大，因此需要在应用中结合其他技术，以提高运算效率。
最后，熵权和模糊集理论在特征评价和系统分析中已经发挥出重要作用，并在多个领域得到广泛应用，但也有一些问题需要进一步研究，以改进相应的应用方法，达到更好的效果。
模糊数学模型在小学体育教学综合评价中的应用研究
体育艺术意义上实现因材施教，以此能够减少教师教学过程中的压力。
2.中学体育教育教学需要教师具备过硬的专业素养，在讲课过程中需要较强的专业性。
在备课工作中教师仅有的体育知识，往往不足以组织教学内容，所以，教师需要计算机软件进行必要的辅助。
（二）以学生角度分析1.在体育课程学习过程中现代教育技术，能够帮助学生掌握体育教学中的技术性难点动作。
现代教育技术能够实现体育动作的多角度播放以及慢放，这样能够帮助学生学习难度较大的体育动作，只要掌握了要领，学生学习起来就会容易很多。
2.若是想要学生自主投入到体育课程学习中，就要激发学生的体育学习兴趣。
现代教育技术多数是以多媒体方式进行授课，这对于学生来说是一种新型的学习模式，更容易激发学生的学习欲望。
二、中学体育教学中应用现代教育技术的发展趋势第一，需要教师对现代教育技术持有正确的认知，要求现有的中学体育教师要创新自身的教学理念，革新教育观点，摒弃传统的体育教学模式，将现代教育技术与中学体育教学相融合，由此转变教学观念，以社会发展需求、时代进程特征为主，虚心接纳现代教育技术，并且能够在日常教学活动中为学生创新信息化学习环境。
第二，现代教育技术对现阶段各个学科的影响是显而易见的，教师要捋顺这一教学方法的融入模式，由此才能推进中学体育教学的信息化发展。
开展多种形式的教育培训，加强教师的现代教育技术综合培训，教师应积极学习并且将它运用于体育教学中，提高教学水平。
第三，未来现代教育技术在中学体育教学中的发展趋实现现代教育技术为教育服务才是时代的发展趋势，也是教育能够改革创新的必经之路。
第四，在未来，中学体育教学将以学生发展为中心，根据学生的身体特点及其环境进行教学。
课前教师利用多媒体备课软件备课，经本节课要学习的内容通过多媒体计算机展示给学生；教师要对学习内容进行分类，根据不同项目的特点选择不同的教学方法。
教师要起到辅助指导的作用，对课堂上学生的错误动作进行纠正，课后给学生布置作业，这样不仅让学生学会了学习，也提高了学习效果。
基于信息熵的教学模糊综合评价研究
论 ， 合 模 糊 综 合 评价 法 ． 出 了基 于 熵 的模 糊 综 合 评价 法 ， 服 了单 一 评价 方 法 在 权 重 确 定 方 面 的不 足 ， 结 提 克 并 将 之应 用 到教 学 评 价 过 程 巾 。 明运 用 该 方 法 的评 判 结 果 更 客观 、 学 、 理 ． 表 科 合
文章 编 号 ：６ ２ ２ ７ （ Ｏ ０ ０ — ０ ００ １ ７ — ４ ７ ２ １ ） ４０ ８ —４
基 于 信 息 熵 的 教 学 模 糊 综 合 评 价 研 究
徐 荣
（ 安徽 工 程 大 学 管理 工 程 学 院 ， 徽 芜 湖 安 ２ １０ ） ４ ０ ０
摘 要 ： 学 评 价 是 一个 结 构 复 杂 和 影 响 因 素 众 多 的过 程 ． 对 一 般 教学 评 价 方 法 的缺 ｉ ， 入 “ 息 熵 ” 理 教 针 ｛ 引 ｆ 【 ＿ ｉ 信 的
收 稿 Ｅ期 ：０ ９１・６ ｌ ２０ —０１
作者简介 ： 徐
பைடு நூலகம்
荣 （９ ２） 男 ， 徽 庐 江 人 ， 师 ， 士 ． １７ 一 ， 安 讲 硕
首要法 则” 是不 确定性 信息 的最佳度量 ［ ， ， ７ 特别近年来 ， ］ 不少 学者从联 系和系统 观点 进行信 息熵 的研 究 提
供 了一种新 的思路 ， 本文 引入信息 熵的观点 ， 对教学评 价 的方 法进行讨 论．
２ 信 息 熵 引 入
熵 的概念 源 于热 力学 ， 在工 程技 术 、 后 经济社 会 中得 到应 用 ， 是一 种多 目标 决 策 的有 效方 法 ． ９ ８ ］ １ ４ 年， 中农为研究 信息 的不确 定性 ， 据热力学 中熵 的概 念 ， 依 把信 号集 的平均 信息量 称为信 息熵 （ 简称熵 ） ， ］
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行重新 释义¨ ． ｊ １ １ 硬 件 设 施 （ ． Ｂ ）
硬 件设施 是 开展 体育 服务 业 的载 体 ， 包括 两部 分 的 内容 ： 一 是 体育 载 体 部分 的硬 件设 施 ； 二 部 分 它 第 第 是用 于管理 的硬 件设 施水 平 ， 特别 是近 年来 信息 技术 在服 务 管理 中的广 泛应 用 ， 为提 高服务 管理 水平 提供 了 重要 的手 段 ， 因而信 息设施 水 平也 构成 了衡 量体 育 服务业 质量 水平 的一 项 因素．
方 法是必 要 的． 育产 业服 务质 量是 经 营体 育服 务企 业满 足消 费者享 受体 育 服务 的水平 ， 然对 该项 目的评 体 显 价 涉及 到许 多主客 观性 因素 ， 且这 种 评价存 在 着模 糊性 ． 并 因此 本文 尝试 用不 确定 多属 性决 策方 法对 体育 产 业 服务 质量进 行综 合评 价 ．
１ 体 育 服 务 质 量 评 价 指 标 体 系 的确 定
本 文体 育服务 质 量评价 的指标 体 系 ， 以 国际 标 准化 组 织 （Ｓ 有 关 社 会服 务 质 量 评价 通 用 标 准 为 基 是 Ｉ Ｏ） 础， 结合 目前 体ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 产业 的实 际情 况 确定 ． 该模 型 中服 务质 量 主要 有 五要素 构成 ： 硬件 设施 、 范性 、 规 可信 任性 、
１ ２规 范 性 （ ： ． Ｂ）
提供 体育 服务 的企业 是 否执行 国际通 用 的服务 企业 质量 管理 标准 体系 ， 由于 国内体育 服务 业起 步较 迟 ， 行业执 行标 准还 比较 模糊 ， 不是 很规 范． 以在这 方面 主要参 照 发达 国家 的相应 质 量标 准． 且 所
２０ ０ ９年 ６月 第 ３ Ｏ卷 第 ３ 期
湛 江 师 范 学 院 学 报
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＺＨＡＮＪ ＡＮ Ｇ １ ＮＯＲＭ ＡＬ ＣＯＬＬＥＧＥ
Ｊ ｎ ２０ ｕ ．， ０ ９
Ｖ ｏ１ ３ Ｎ Ｏ ３ ． Ｏ ．
信 息 熵 在 体 育 综 合 服 务 质 量 模 糊 评 价 中 的 应 用
体 育产业 是 以体 育资源 为基础 ， 以体育 活动 为载 体 ， 向社 会提 供有关 物 质产 品 和服务 为 收入来 源 的经 以
营性 的各种行 业 的总 和． 国从 计划 经 济 向市市 场经 济转 变 后 ， 我 体育 产 业 的生 存 和 发展 遇 到 严 峻 的挑 战． 为 了加速 体育产 业 的发展 ， 必须 提 高体 育产业 的服务 质量 ， 就 因而建立 和探讨 体 育产业 服 务质 量 的评 价 体系 和
康 福 建
（ 江 师 范 学 院 体 育科 学 学 院 ， 东 湛 江 ５ ４ ４ ） 湛 广 ２０ ８ 摘 要 ：文 章 通 过 调 查 研 究 ， 定 了体 育 产 业 服 务 质 量 的指 标 体 系 ， 据 其 指 标 的 主 观 性 和 模 糊 性 ， 用 不 确 确 根 利
定 多属 性 决 策 方 法 中的信 息 熵 方 法 ． 建 了体 育 产 业 服 务 质 量 模 糊 评 价 模 型 ．并 结 合 实例 说 明其 方 法 和 步骤 ． 构 关 键 词 ： 育服 务 质 量 ； 确 定 多属 性 决 策 方 法 ； 息 熵 体 不 信 中 图分 类 号 ： ８ —０ Ｇ０ ５ 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ：０ ６ ４ ０ （ ０ ９ ０ 一Ｏ １ 一Ｏ １０— ７２２０）３ １５ ４
１ ３ 可 信 任 性 （ ． Ｂ ）
在这 里可信 任性 主要 是 指开 展体 育服 务 中的安 全 问题 和诚信 问题 ．
１４ 及 时有效 性 （ ． Ｂ ）
这 主要包 含两 个方 面 ： 时间性 和便 捷 性． 时间性 包含 两个 方 面 ： 一是 服 务 的提供 时间 ， 服务 时 间不要 与消 费者 的其 他时 间（ 工作 时 间） 如 冲突 ， 少 消费者 的成 本 ， 减 现在许 多 商业 性 的赛 事 以及 娱乐健 身 服务都 趋 向于 晚上 ， 主要 是 为了避 免与 消费 者 的工作 时 间 的冲 突 ； 二是 服务 的消 费 时间 ， 钱 以后能 享受 多长 时 间的服 务 ， 花
１ ５ 个性化服 务 （ ｓ ． Ｂ）
就 体育服务 业 的个 性化 而言 ， 一要提 倡顾 客的 主观能动性 ， 第 寓服 于乐 ， 在其 中 ， 乐 第二 个性化 服务需要 浓厚 的感 情 因素 ， 要求有 更强 的情感 投入． 因此 ， 得到体 育产业 服务质 量 的指标体 系为 Ｂ一｛ Ｂ ， 。 Ｂ ， 。 Ｂ ， 。Ｂ ， Ｂ ）
作 为消费者 一般都 希望服务 耗 时尽 量 长些． 另外 服务 的等待 时间应该 尽量 的缩 短． 捷性 一方面 是指 消费者 便
在享受 体育服 务过程 中的食 、 、 等是 否方便 ； 住 行 另一 方面服务 项 目数 量越 全 、 服务 能力 越 强 ， 费者 得 到 的 消
体育 服务越周 到 、 方便 ．
收 稿 日期 ： ０ ９ ２ ５ ２ ０ —０ —２
作者简介 ： 康福 建 （９ ０ ） 男 ， 东佛 山人 ， 江 师 范 学 院 体 育 科 学 学院 助 教 ， 事体 育教 育 、 会 体 育 研 究 １８一 ， 广 湛 从 社
１６ １
湛江师 范学 院学报 （ 自然科学 ）
第 ３ ０卷
２ 体 育 产 业 服务 质 量 模 糊 评 价模 型［ ２ ］
要利用 多属性 决策方 法对 体育服 务质量 进行测 评 ， 首先 要建立 初始测 评矩 阵 ， 为此 我们先 采集数 据． 体育 服务质量 测评需 要 了解 的是 产业 自身服务 情况和客 户对这 些服务 的整体评 价 ． 在确定 调查对 象时 ，