张超然 马朝翰 朱兆良
(中国人民解放军信息工程大学 河南 450000)
本文以美国高校足球教练员为例,根据文献[4],选用了针对足球教练员的统计数据中的7个主要指标作为评价指标,分别为:该教练员执教队伍当年参加的比赛数(Games)、当年比赛获胜的次数(Wins)、比赛失败的次数(Losses)、比赛平局的次数(Ties)、胜负比(Pct.)、比赛日程强度(SOS)、简单评级系统值(SRS)。其中,简单评级系统值这个指标考虑了平均分差和比赛日程强度,在均值0的上下取值。
空间权重矩阵可定量地表达联盟之间的空间关系,两个联盟之间的相关关系越紧密,空间权重系数越大。
除了考虑二个联盟的临近关系,即二个联盟之间对打比赛的次数,还应该考虑两个联盟的经济关系,这很容易理解,发达国家的经济实力雄厚,一般而言其体育事业要比发展中国家要发达。因此,两个联盟基于经济关系的权重也应当考虑。
通过文献[5]确定美国高校 17个足球联盟的基于临近的空间权重矩阵。该空间权重的构造方法采用的是0-1权重矩阵方法。即:
具体结果如下:
在确定各联盟的权值以后,在进行离散Hopfield神经网络进行教练员评价时,输入某个教练的评价指标与该教练所在联盟的权重之积。
本文将教练员能力的评价等级分为五类,即很强(I)、较强(II)、一般(III)、较差(IV)、很差(V)。在设计理想的等级评价指标时,本文根据文献[4]选取2013年足球运动中13位大西洋海岸联盟(Atlantic Coast Conference)的教练作为参考标准。首先将13位教练的评价指标分为五个等级,然后将样本对应的各评价指标的平均值作为Hopfield神经网络的平衡点,如表1所示。
表1 五个理想等级评价指标
离散Hopfield神经网络神经元的状态只有1和-1两种状态,所以将评价指标映射为神经元状态时,需要将其进行编码,当大于或等于某个等级的指标值时,对应的神经元状态设为 1,否则设为-1。图1给出了五个等级评价指标编码图,其中黑点表示神经元状态为1。
图1 5个理想等级评价指标编码
本文从大12联盟(Big 12 Conference)中选取5位2013年执教教练的数据进行评价分级,经过二元权数加权后,根据编码规则,对这5位待评价分级的教练员指标进行编码,如图2所示
图2 5位教练员的加权后评价指标值编码
设计好理想的5个等级评价指标及编码后,利用MATLAB自带的神经网络工具箱函数创建离散型Hopfield神经网络。网络创建好后,将待分类的5位教练的等级评价指标的编码作为Hopfield神经网络的输入,经过一定次数的运算,便可以得到仿真结果
利用MATLAB神经网络工具箱得到仿真结果,如图3所示
图3 二元空间权数加权后离散Hopfield神经网络评价结果
得到综合等级评价结果后可以利用网络再对教练员进行排名,基本思路即利用离散Hopfield神经网络在分好的类中再对该类的教练员进行分类,直到某一类只有一名教练员为止。
表2 经加权处理后Big 12 Conference和Atlantic Coast Conference教练排名
本文选取了较为重要的7个影响因素作为教练员的评价指标,在进行评价时,加入了二元空间权数,即考虑不同联盟之间的差别,并利用离散Hopfield神将网络建立了体育教练员综合评价模型,实现了对体育教练员的客观准确高效的评价和排名。虽然本文以足球教练为例进行了实证分析,但是只要选取了合适的评价指标,本文的评价方法及模型同样可以推广到其他运动类型的教练员的评价排名中。表4给出了足球、篮球、棒球三项运动中前5位的教练员。
表4 篮球、棒球、足球三项运动Top5教练员
综合上述分析,根据文献[6][7][8],利用本文所设计的教练员评价模型得到的前5位教练员与实际比赛中优秀教练员相差无几,这表明本文的评价模型具有一定的可行性和较高的评价准确度。
[1]方先明,熊鹏,张谊浩.基于Hopfield神经网络的信用风险评价模型及其应用[J].中央财经大学学报,2007(8).
[2]崔永华,左其亭.基于Hopfield网络的水质综合评价及其mat lab实现[J].水资源保护,2007.05,23(3).
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[7][DB/OL].[2014-4-10].http://www.barrystickets.com/blog/to p-ten-college-football-coaches-of-all-time/
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