@phdthesis{Buegner2005,
  author    = {B{\"u}gner, J{\"o}rg},
  title     = {Nichtlineare Methoden in der trainingswissenschaftlichen Diagnostik : mit Untersuchungen aus dem Schwimmsport},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-5504},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2005},
  abstract  = {Die trainingswissenschaftliche Diagnostik in den Kernbereichen Training, Wettkampf und Leistungsf{\"a}higkeit ist durch einen hohen Praxisbezug, eine ausgepr{\"a}gte strukturelle Komplexit{\"a}t und vielseitige Wechselwirkungen der sportwissenschaftlichen Teilgebiete gepr{\"a}gt. Diese Eigenschaften haben in der Vergangenheit dazu gef{\"u}hrt, dass zentrale Fragestellungen, wie beispielsweise die Maximierung der sportlichen Leistungsf{\"a}higkeit, eine {\"o}konomische Trainingsgestaltung, eine effektive Talentauswahl und -sichtung oder die Modellbildung noch nicht vollst{\"a}ndig gel{\"o}st werden konnten. Neben den bereits vorhandenen linearen L{\"o}sungsans{\"a}tzen werden in dieser Arbeit Methoden aus dem Bereich der Neuronalen Netzwerke eingesetzt. Diese nichtlinearen Diagnoseverfahren sind besonders geeignet f{\"u}r die Analyse von Prozessabl{\"a}ufen, wie sie beispielsweise im Training vorliegen. Im theoretischen Teil werden zun{\"a}chst Gemeinsamkeiten, Abh{\"a}ngigkeiten und Unterschiede in den Bereichen Training, Wettkampf und Leistungsf{\"a}higkeit untersucht sowie die Br{\"u}cke zwischen trainingswissenschaftlicher Diagnostik und nichtlinearen Verfahren {\"u}ber die Begriffe der Interdisziplinarit{\"a}t und Integrativit{\"a}t geschlagen. Angelehnt an die Theorie der Neuronalen Netze werden anschließend die Grundlagenmodelle Perzeptron, Multilayer-Perzeptron und Selbstorganisierende Karten theoretisch erl{\"a}utert. Im empirischen Teil stehen dann die nichtlineare Analyse von personalen Anforderungsstrukturen, Zust{\"a}nde der sportlichen Form und die Prognose sportlichen Talents - allesamt bei jugendlichen Leistungsschwimmerinnen und -schwimmern - im Mittelpunkt. Die nichtlinearen Methoden werden dabei einerseits auf ihre wissenschaftliche Aussagekraft {\"u}berpr{\"u}ft, andererseits untereinander sowie mit linearen Verfahren verglichen.},
  subject      = {Neuronales Netz},
  language  = {de}
}