摘要：传统乒乓球技战术分析一般基于各项技战术统计数据。针对基础数据缺少进一步分析的特点。提出一个以神经网络模型为基础的乒乓球技战术分析系统。对采集的原始数据进行筛选、处理、获得技战术得分率与使用率，以此作为输入数据，建立三层BP神经网络模型，对输入数据依次进行扰动，通过输出预测得到对比赛结果影响较大的技战术指标。
关键词：人工神经网络；三层BP模型；技战术预测
0.引言
乒乓球运动是全世界范围内最受欢迎的隔网对抗运动项目之一。其特点是门槛低、对不同年龄段的人群都有较高的参与度。但是，如同绝大多数其他隔网运动一样，对高水平运动员之间的技战术要求较高。作为传统的奥运会比赛项目，技战术是制胜的核心因素，各国对乒乓球比赛技战术分析领域的理论研究与应用也非常广泛。
乒乓球技战术分析主要分为两类，一类是基于传统的描述性的统计分析，由于其指标简单，便于运动员、教练员理解。目前传统乒乓球技战术分析较多，缺少对基础数据的进一步的分析。
另一类是利用现代计算机算法，如人工神经网络、数据挖掘、决策树、粗糙及理论等人工智能技术对乒乓球比赛进行技战术分析。
人工神经网络以其处理样本大、指标多呈现强大的优势及其所具有的自学习能力而有着广泛应用。本文开发了一个以神经网络模型为基础的乒乓球技战术分析系统，利用人工神经网络强大的自学习功能建立了乒乓球比赛技战术诊断模型帮助教练员、运动员制定有效的战略战术。对采集的原始数据进行筛选、处理、获得技战术得分率与使用率，以此作为输入数据，建立三层BP神经网络模型，对输入数据依次进行扰动。通过输出预测得到对比赛结果影响较大的技战术指标。
