融合體能評估與強化學習的個性化籃球教學訓練策略

【中圖分類號】G841 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-2813（2025）19-0018-05

[Abstract] With the increasing personalization of sports training demands，designing precise training programs based onathletes'diferent physicalcharacteristics hasbecomeacrucial topicinmodersports training.Basketballplayers' physical fitness levels directlyafects theeffectivenessoftheir technicalandtactical execution.Therefore，personalized training optimization is crucial for improving competitive performance.This paper proposes a personalized basketball training optimization framework based on Reinforcement Learning （RL），using physical fitnessasssment data to guide training strategyselection.Toovercomethe problem of insuficient training data，amulti-level data augmentation strategy is adopted，incuding SMOTEalgorithm，GANnetworks，and Gaussiannoiseijection techniques，toepand original samples 5-10 times. This research designs an automated training decision system based on Q-learning algorithm， which can adjust the training plan inreal time according tothe physicalfitness status of athletes.Experimental results show that the experimental group's maximum oxygen uptake has significantly increased compared to before the experiment （Plt;0.001） ， while mixed sample training models outperformed pure real sample models by approximately 30% This research provides new ideas and practical references for inteligentandpersonalized development in basketball training.

[Keywords]Basketball trainng;Personalizedtraining;Reinforcementlearing;itnessassessment;Dataenhancement

作者簡介：陳建樺（1997—），男，本科，研究方向為運動訓練學、體育數據分析與技術應用。

籃球運動作為高強度、高對抗性的綜合性項目，對運動員體能提出多維且動態(tài)的要求。比賽中，運動員需頻繁完成沖刺、急停、跳躍、變向等動作，這既需要良好的無氧代謝能力來應對高強度間歇性運動，也依賴優(yōu)秀的有氧耐力來維持長時間競技狀態(tài)。龔炳南等研究發(fā)現，中超聯賽球員在比賽中的跑動和技術表現隨著比賽級別的提高而變化，對球員體能的要求也相應提高。例如，在職業(yè)比賽里，球員平均每場跑動10＼～12km ，其中包含大量沖刺與變向，對下肢爆發(fā)力、核心穩(wěn)定性和身體協調性要求極高。隨著籃球運動的不斷發(fā)展，比賽中技術更全面，打法更多樣，對運動員動作的靈活性要求更高[2]。在對抗環(huán)節(jié)中，上肢力量和身體對抗能力直接影響籃板爭奪、卡位及攻防轉換效果。同時，隨著比賽節(jié)奏加快與戰(zhàn)術體系復雜化，快速反應和良好的神經肌肉協調性也成為運動員必備素質。然而，現有的傳統(tǒng)籃球訓練體系過度依賴教練的主觀經驗，采用統(tǒng)一訓練模式，忽視個體差異，不僅難以實現精準訓練干預、充分挖掘運動員潛能，還可能因訓練強度與個體承受能力不匹配而增加運動損傷風險。

強化學習（ReinforcementLearning，RL）算法的發(fā)展為訓練優(yōu)化帶來了數據驅動的精準方案，其智能決策機制可動態(tài)調整訓練策略，提升訓練效果。強化學習是一種用于解決序列決策問題的機器學習方法，通過讓智能體與環(huán)境交互獲得反饋，從而學會最佳策略[3]。盡管個性化訓練在足球、游泳等運動中已展現出積極作用，但在籃球領域的系統(tǒng)應用仍有待深入。陳愛國等[2]的研究證實，通過提升有氧運動能力可以強化執(zhí)行功能，并通過皮層厚度的中介作用實現認知能力的進步。此外，強化學習算法的實施依賴大量訓練數據，而高中籃球訓練受運動員數量、監(jiān)測設備和訓練周期的限制，樣本數據稀缺。該研究創(chuàng)新性地結合數據增強與虛擬訓練數據生成技術，克服了數據不足的問題，為個性化訓練提供了科學依據，填補了籃球訓練領域的研究空白[4-5]

在研究實施過程中，嚴格遵循倫理規(guī)范。數據收集前，充分告知運動員及其監(jiān)護人研究目的、數據使用方式和潛在風險，并獲取書面知情同意。研究中對運動員個人信息和數據進行了匿名化處理，確保僅用于學術研究與訓練優(yōu)化。訓練方案設計與實施以保障運動員健康安全為首要原則，一旦發(fā)現損害運動員利益的情況，立即終止并采取補救措施[6]。

1研究方法

1.1評估指標

該文構建了一個多維度籃球運動員體能評估框架，精選了5項對比賽表現具有決定性影響的關鍵指標：最大攝氧量（ ΔVO₂max， ）、下肢爆發(fā)力（垂直跳躍高度）加速能力（ 10m 加速跑時間）、體脂率及關節(jié)靈活性（坐位體前屈），如圖1所示。各指標的選取皆基于嚴謹的運動生理學理論與實證研究：最大攝氧量作為心肺功能與有氧代謝指標，MCINNESSE等人7-9的研究證實其與高強度比賽中持久運動能力和疲勞恢復率密切相關；下肢爆發(fā)力影響跳躍高度與球場控制能力，STOJANOVICMD等人[10-1]確認垂直跳躍高度與得分效率、籃板球獲取率及防守效能呈顯著正相關;加速能力在快速反擊和防守轉換中起關鍵作用，DELEXTRATA等人[12]驗證 10m 加速跑測試能有效區(qū)分不同水平球員；體脂率直接影響功率體重比與運動經濟性，ZARRAZQUINI等人[13-14]研究表明處于最佳范圍的體脂率能顯著提升整體比賽表現；關節(jié)靈活性關系到技術動作質量與損傷風險，PASANENK等人[15-17]證實坐位體前屈測試結果與下肢損傷風險負相關，與技術動作效率正相關。此評估系統(tǒng)全面捕捉運動員體能狀態(tài)與潛在優(yōu)劣勢，為基于強化學習的個性化訓練方案提供了科學數據基礎。

通過多因素分析法確定各項指標權重并建立評分系統(tǒng)。最大攝氧量（ ΔVO₂max 權重為 30% ，基于 r=0.78 的高相關性，采用Bruce方案遞增負荷測試并通過卡爾曼濾波算法處理數據；下肢爆發(fā)力權重為 25% ，通過主成分分析確定，結合與得分效率（ r=0.82 的相關性，采用力板測量反向跳與下蹲跳平均值；加速能力權重為20% ，基于貢獻系數 β=0.64 ，使用高精度光電門系統(tǒng)取三次最佳值；體脂率權重設為 15% ，通過多元回歸確定一"_r=-0.58）"，采用雙能X射線吸收測量法確保精度；關節(jié)靈活性權重為 10% ，基于因素負荷量0.47及傷病預測能力。綜合評分通過加權計算公式：綜合得分""（單項標準化分值 × 對應權重），其中標準化分值采用改良 z-? score方法：[（原始值-參考均值）/參考標準差 ]×10+ 50，對于加速跑和體脂率等指標則反向計算，便于橫向比較和縱向跟蹤。同時，系統(tǒng)根據不同場上位置建立了五套位置特異性權重系數，提高了評估針對性。

1.2算法模型

該研究構建了基于Q-learning算法的籃球運動員個性化訓練優(yōu)化系統(tǒng)，該算法作為值函數型無模型強化學習方法，通過迭代優(yōu)化狀態(tài)-動作值函數來實現最優(yōu)策略搜索。在籃球訓練的特定應用場景中，強化學習框架的核心元素定義如下：狀態(tài)空間由運動員的多維體能評估指標構成，包括最大攝氧量、下肢爆發(fā)力、加速能力、體脂率及關節(jié)靈活性等參數，每個狀態(tài)向量表征運動員在特定時間點的綜合體能狀態(tài)；動作空間包含系統(tǒng)可調控的訓練方案集合，涵蓋有氧耐力、爆發(fā)力、速度、體脂調控及柔韌性等不同維度的訓練干預，每個動作對應特定的訓練模態(tài)、強度參數、持續(xù)時間及頻率配置；獎勵函數定義為訓練周期后的體能指標綜合提升量，通過加權整合各項指標變化率構建多目標獎勵信號，權重系數根據運動員個體特征及訓練目標動態(tài)調整，以實現訓練方案的自適應優(yōu)化與個性化配置。

在Q-learning算法框架下，Q函數""量化了在某一狀態(tài)下執(zhí)行某一動作所能獲得的長期累積獎勵期望。通過反復迭代更新，Q函數逐步收斂至最優(yōu)值函數，其更新規(guī)則遵循貝爾曼最優(yōu)性方程：

其中， α∈（0，1] 為學習率參數，用于調控單步更新的幅度； Υ∈[0，1） 為折扣因子，用于平衡即時獎勵與長期收益；""表示下一狀態(tài)的最大Q值估計。

針對強化學習在有限樣本條件下的穩(wěn)定性和收斂效率問題，該研究整合了經驗回放機制。每一步交互生成的轉移元組 （s_t，a_t，r_t，s_t+1） 被存儲于經驗回放緩沖區(qū)D中，訓練時從D中隨機采樣小批量數據進行Q函數更新。此機制有效破解了樣本間的時序相關性，顯著提高了數據利用效率和學習穩(wěn)定性。

綜合上述設計，基于Q-learning的個性化訓練優(yōu)化流程可形式化描述如下。

初始化階段：構建參數化Q函數結構并隨機初始化；創(chuàng)建經驗回放緩沖區(qū) D 。交互學習階段：對每個訓練周期t，根據當前狀態(tài) s_t"和 ε- 貪婪策略確定訓練動作a_t"；實施訓練干預 a_t， 獲取即時獎勵 r_t"和狀態(tài)轉移s_t?s_t+1"；將交互經驗 （s_t，a_t，r_t，s_t+1） 存入經驗緩沖區(qū)D；從D中隨機抽取小批量樣本B，通過最小化時序差分誤差更新Q函數；評估終止條件（如收斂標準或最大周期限制），決定是否結束訓練迭代。策略應用階段：利用訓練完成的Q函數，對每位運動員的當前狀態(tài)s計算""，確定最優(yōu)個性化訓練方案。

為了解決籃球訓練環(huán)境中的數據稀缺問題，該研究采用了多層次數據擴充框架，包括系統(tǒng)化的數據增強方法與虛擬訓練環(huán)境構建。數據增強方法涵蓋Min-Max歸一化處理、高斯噪聲注人、SMOTE算法合成樣本及數據隨機化處理，成功將原始樣本擴充至5＼～10倍。虛擬訓練環(huán)境構建則包含多參數生理模型構建虛擬運動員群體、生成對抗網絡復制體能分布特征、訓練方案影響模擬及分布校正技術實現數據融合。通過嚴格統(tǒng)計驗證，研究確定了最佳虛擬與真實樣本比例為3：1。此數據擴充方法有效克服了強化學習應用于籃球個性化訓練的數據限制，為模型訓練提供了可靠數據支持，顯著提升了系統(tǒng)泛化能力與預測精度，最終實現了從有限訓練數據到高效個性化訓練方案的成功轉化。

2 實驗與結果

2.1 實驗設計

該研究采用隨機對照實驗設計評估基于強化學習的個性化訓練方案對籃球運動員體能提升的有效性。抽選符合標準的30名男性高中籃球運動員，年齡為16.4±0.8） 歲，將其隨機分配至實驗組和對照組（各15人），基線特征經t檢驗確認無顯著差異（ Pgt;0.05 。實驗為期8周，每周進行5次訓練（單次 90～120min， ，實驗組接受基于強化學習優(yōu)化的個性化訓練方案，包括四級遞進式訓練模塊（基礎適應期、能力提升期、專項強化期和巔峰整合期），算法根據每周表現數據動態(tài)調整訓練重點與負荷；對照組則接受傳統(tǒng)統(tǒng)一訓練模式。

兩組訓練內容存在明顯差異：在有氧能力訓練方面，實驗組采用個性化心率區(qū)間法 （50%～95%HRmax） 調整間歇訓練，對照組執(zhí)行統(tǒng)一持續(xù)跑；在爆發(fā)力訓練方面，實驗組根據測試結果調整深蹲跳等訓練的容量和強度，對照組采用固定組數訓練；在加速能力訓練方面，實驗組設計漸進式阻力變化沖刺，對照組執(zhí)行統(tǒng)一短跑；在體脂管理方面，實驗組接受個性化營養(yǎng)和代謝訓練，對照組接受統(tǒng)一建議；在靈活性訓練方面，實驗組根據表現進行針對性PNF拉伸，對照組執(zhí)行標準化伸展。研究在基線、第4周和第8周進行標準化測試，評估五項核心指標，并通過增強學習環(huán)境方法評估效果，采用重復測量方差分析和獨立樣本t檢驗（ α=0.05 ）分析數據，所有統(tǒng)計通過SPSS26.0完成。

2.2 實驗結果

2.2.1個性化訓練效果分析

兩組運動員在不同時間點的體能測試結果見表1。實驗組在所有測試指標上均表現出顯著優(yōu)于對照組的改善效果。

組間比較顯示，實驗組在第4周和第8周的5項指標檢測結果均優(yōu)于對照組 （Plt;0.05 ）。尤其在第8周，實驗組 VO₂max 提升率為 13.0% ，高于對照組的 6.1% 垂直跳高提升率為 12.5% ，高于對照組的 6.0% 。

2.2.2 虛擬樣本有效性驗證

為驗證虛擬樣本對模型訓練的增益效應，該研究將實驗組隨機分為A、B兩個子組，分別有7人和8人。A組采用純真實樣本訓練的強化學習模型，B組使用真實樣本與虛擬樣本混合（比例1：3）訓練的強化學習模型。表2展示了兩個子組的訓練效果對比。

結果顯示，采用混合樣本訓練的B組在所有指標上的提升幅度均顯著優(yōu)于純真實樣本訓練的A組（ Plt; 0.01）。這一結果證實，虛擬樣本的引入顯著增強了強化學習模型的泛化性能和優(yōu)化能力，從而可獲得更為有效的個性化訓練策略。

綜合實驗結果表明，基于強化學習的個性化訓練方案能夠顯著提升籃球運動員的多維體能水平，且訓練效果優(yōu)于傳統(tǒng)統(tǒng)一訓練模式。特別地，該方法對不同體能水平的運動員均表現出良好的適應性，而虛擬樣本的引入進一步增強了訓練效果。

2.3 分析與討論

研究結果證實，基于強化學習的個性化訓練方案在提升籃球運動員體能水平方面具有顯著優(yōu)勢。實驗組在第8周時，最大攝氧量提升了 13.0% （顯著高于對照組的 6.1% ），垂直跳高提升了 12.5% （高于對照組的6.0% ）。這種差異源于強化學習算法能基于個體特征與反饋實現策略優(yōu)化，精準匹配個體生理功能需求。而混合樣本訓練模型（真實與虛擬樣本按1：3比例）進一步提高了算法效能，在 VO₂max 提升方面比純真實樣本高出 30.4% ，表明虛擬樣本能有效擴展算法的特征空間。與其他團隊運動領域的研究相比，該研究的強化學習模型表現出更高效率。有學者在田徑領域的研究顯示，個性化訓練能提高運動員體能表現，但提升幅度通常較低，這可能是因為強化學習算法具有更強的動態(tài)調整能力。從訓練周期設計角度看，該研究的四階段遞進式模型在8周內即實現了顯著提升，證明基于強化學習的個性化訓練能有效壓縮訓練周期。該研究創(chuàng)新點在于將強化學習應用于個性化體能訓練，但也存在局限性：樣本量有限，干預期較短，未能控制所有影響變量。未來研究應擴大樣本規(guī)模，延長干預周期，進一步驗證這一模型在競技體育中的應用價值。

3結語

該文構建了基于強化學習的籃球運動員個性化體能訓練優(yōu)化框架，通過整合數據增強與虛擬訓練環(huán)境技術，有效解決了訓練環(huán)境中的數據稀缺的問題。實驗結果表明，該方法顯著提升了運動員多維體能水平，尤其對體能基礎較弱者效果更為明顯，且訓練效益明顯優(yōu)于傳統(tǒng)統(tǒng)一訓練模式。該方法不僅豐富了運動訓練理論體系，亦為實踐提供了可操作性技術方案。未來研究可從4個方向深化：擴大樣本規(guī)模與多樣性以驗證方法普適性，拓展評價指標體系納入技術、戰(zhàn)術與心理因素，探索個性化與團隊協同訓練的融合機制，以及結合可穿戴設備實現數據實時采集與反饋，構建閉環(huán)優(yōu)化系統(tǒng)。隨著人工智能與運動科學的深度融合，基于數據驅動的個性化訓練方法有望在更廣泛的體育項目中應用，為運動員綜合競技能力發(fā)展提供科學支持。

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