本文關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)挖掘 射門角度 粒子進化 路徑適應度函數(shù)　出處：《現(xiàn)代電子技術(shù)》2017年17期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高足球射門的準確度,提出數(shù)據(jù)挖掘的足球最優(yōu)射門角度分析算法。采用粒子群算法把球場規(guī)劃為一個虛擬的網(wǎng)格環(huán)境,對足球射門路徑點實時標定和疊加特性進行分析,根據(jù)球場環(huán)境中的信息素,粒子群算法實現(xiàn)進球概率優(yōu)化求解,以路徑適應度函數(shù)為優(yōu)化目標函數(shù)進行射門角度特征數(shù)據(jù)挖掘,求得路徑適應度函數(shù)的最優(yōu)解即為最優(yōu)射門角度的解向量。仿真結(jié)果表明,該算法可以在復雜程度不同的球場環(huán)境中規(guī)劃出一條最優(yōu)進球路徑,可以用于指導足球訓練。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of soccer shooting, a data mining algorithm of soccer optimal shooting angle analysis is proposed, and particle swarm optimization algorithm is used to plan the course into a virtual grid environment. Based on the analysis of the real-time calibration and superposition characteristics of soccer shooting path points, the particle swarm optimization algorithm is used to solve the goal probability optimization according to the pheromone in the stadium environment. The path fitness function is used as the optimization objective function to mine the characteristic data of shooting angle. The optimal solution of the path fitness function is the solution vector of the optimal shooting angle. The simulation results show that the optimal solution of the path fitness function is the optimal shooting angle. The algorithm can plan an optimal goal path in different complex environment and can be used to guide football training.
【作者單位】： 電子科技大學成都學院;
【基金】：四川省教育廳人文社會科學重點研究基地科研項目(XXTYCY2016D03)
【分類號】：G843;TP311.13
【正文快照】： 0引言足球是當前世界上最為流行的運動項目之一,隨著各個國家對足球運動發(fā)展的重視,對足球運動的科學訓練研究受到人們的重視。足球射門是贏得比賽的關(guān)鍵環(huán)節(jié),足球射門的技巧性較強,需要對足球射門角度進行最優(yōu)化求解,通過建立足球射門角度分析的數(shù)學模型,采用計算機仿真和數(shù)

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本文編號：1479807