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文档简介

2025年大学《智能体育工程》专业题库——体育大数据挖掘与智能体育应用考试时间:______分钟总分:______分姓名:______一、选择题(每题2分,共20分)1.下列哪项不属于体育大数据的主要特征?A.海量性B.实时性C.高维度性D.同质性2.在处理包含缺失值的体育数据时,以下哪种方法通常不适用于数值型特征?A.删除含有缺失值的记录B.使用均值、中位数或众数填充C.使用回归算法预测缺失值D.保持原样不处理3.以下哪种聚类算法最适合用于发现具有明显边界、形状不规则的体育数据簇?A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.谱聚类4.如果想分析运动员在比赛中的跑动速度与心率之间的关联性,最适合使用哪种数据分析方法?A.分类算法B.回归算法C.关联规则挖掘D.时间序列分析5.在构建预测运动员未来表现的模型时,如果模型对未见过的数据泛化能力差,最可能的原因是?A.数据量不足B.过拟合C.模型复杂度过低D.特征选择不当6.下列哪个技术通常不直接用于智能场馆中的人流密度监测?A.视频图像分析B.蓝牙信标(iBeacon)C.运动生理信号监测D.Wi-Fi探针定位7.用于分析运动员技术动作是否标准、是否符合生物力学原理的技术属于?A.运动表现分析B.智能辅助训练C.运动员疲劳监测D.运动损伤预防8.体育大数据挖掘中的“特征工程”主要指的是?A.从原始数据中提取有意义的信息B.对缺失数据进行填充C.选择合适的机器学习模型D.对数据进行分析和可视化9.以下哪项应用最能体现“智能体育”概念中“智能化”的特点?A.建立大型体育数据库B.利用传感器收集运动员生理数据C.基于数据分析提供个性化训练建议D.举办线上体育赛事10.对体育比赛视频进行自动目标跟踪,以便分析运动员跑位等技术,主要依赖哪种技术?A.自然语言处理B.机器学习C.计算机视觉D.大数据分析二、填空题(每空1分,共15分)1.体育大数据的来源主要包括结构化数据、______数据和非结构化数据。2.数据预处理是体育大数据分析流程中的关键步骤,主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据______。3.评估聚类算法性能的常用指标有轮廓系数和______。4.在体育领域,利用机器学习进行运动员疲劳状态识别,通常需要分析的心率指标包括最大心率、______和恢复心率。5.体育赛事中,通过分析视频数据自动识别犯规行为属于计算机视觉中的______问题。6.“智能体育应用”是将大数据挖掘、人工智能等技术应用于______、提升体育体验和效益的领域。7.运动表现分析中,通过分析场上球员的移动轨迹来评估其______能力。8.数据仓库是支持企业级数据分析的______系统,常用于存储和管理体育大数据。9.关联规则挖掘可以发现体育数据中隐藏的有趣关系,例如,经常购买运动鞋的顾客也倾向于购买______。10.在体育训练优化中,基于数据分析调整运动员的负荷和恢复策略,体现了数据分析的______价值。三、简答题(每题5分,共20分)1.简述体育大数据预处理中“数据清洗”包含的主要任务。2.简述使用机器学习进行运动表现分析相较于传统方法的优势。3.简述体育大数据分析在运动员损伤预防方面可能的应用途径。4.简述智能体育应用对传统体育行业可能带来的变革。四、计算题/分析题(每题10分,共20分)1.假设你正在分析一名短跑运动员的训练数据,数据包含每次训练后的最大摄氧量(单位:mL/kg/min)和训练强度(高、中、低)。你收集了该运动员10次训练的数据,如下表所示(仅为示例):|训练序号|最大摄氧量|训练强度||:-------|:--------|:-------||1|55.2|高||2|53.8|中||3|54.5|高||4|52.1|低||5|56.3|高||6|54.0|中||7|51.8|低||8|55.9|高||9|53.2|中||10|50.5|低|(1)请说明如果要对这些数据进行分析,首先需要进行哪些数据预处理步骤?(2)假设经过预处理后,你想分析最大摄氧量与训练强度之间的关系,请简要说明你会选择哪种(或哪些)分析方法,并说明理由。2.智能体育场馆利用传感器和数据分析技术提升观众体验。请分析至少三种智能体育场馆可能提供的、基于数据分析的增值服务或功能,并简要说明其工作原理或价值。---试卷答案一、选择题1.D2.D3.B4.D5.B6.C7.A8.A9.C10.C二、填空题1.半结构化2.规约3.Davies-Bouldin指数4.平均心率5.目标检测6.体育产业7.战术8.数据仓库9.运动服装10.决策支持三、简答题1.数据清洗包含的主要任务有:处理缺失值(删除、填充)、处理噪声数据(平滑、滤波)、处理异常值(识别、处理)、数据格式转换等。2.机器学习进行运动表现分析的优势在于:能处理更复杂的非线性关系;可以从多维度数据中发现隐藏模式;可以实现自动化分析;能够进行预测和评估;可以根据实时数据进行动态调整。3.体育大数据分析在运动员损伤预防方面的应用途径包括:通过分析训练负荷、生理指标(心率、皮质醇等)、生物力学数据等,识别损伤风险高的运动员或训练模式;利用历史损伤数据建立预测模型,提前预警潜在损伤;分析运动技术动作,改进技术以降低受伤风险。4.智能体育应用对传统体育行业的变革可能包括:提升赛事观赏性和互动性(如实时数据、AR/VR体验);优化运动员训练效果和科学管理;改变体育营销和商业模式(如精准用户画像、个性化产品推荐);促进体育数据共享和体育科研发展;推动体育场馆的智能化升级和管理。四、计算题/分析题1.(1)数据预处理步骤包括:检查数据是否存在缺失值,并决定如何处理(如删除或填充);检查数据类型是否正确(如最大摄氧量应为数值型);可能需要将分类数据“训练强度”进行编码(如数值映射);检查是否存在异常值,并判断是否需要处理;数据标准化或归一化(如果后续分析需要)。(2)分析方法:可以考虑使用散点图可视化最大摄氧量与训练强度之间的关系。如果关系近似线性,可以使用线性回归分析。如果关系复杂,可以使用非线性回归或多项式回归。更深入地,可以使用相关性分析(如皮尔逊相关系数)初步判断关联强度和方向。由于有分类变量(训练强度),也可以考虑使用如决策树、支持向量机等可以处理分类自变量的模型来分析其影响。选择哪种方法取决于数据的分布特征和具体的分析目标。理由是这些方法可以帮助量化最大摄氧量与训练强度之间的关联程度和模式。2.智能体育场馆基于数据分析的增值服务或功能:*个性化内容推荐:通过分析观众的位置、视线方向、停留时间、历史观看偏好(如果可追踪)等数据,向观众推荐可能感兴趣的赛事集锦、球员信息、周边商品等。工作原理是利用计算机视觉和用户行为分析技术,结合推荐算法实现。*实时人流疏导:通过分析场馆内各区域(如入口、看台、通道)的摄像头图像或Wi-Fi探针数据,实时监测人流密度和流动趋势。工作

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