数据挖掘技术的足球最优飞行轨迹估计

华正春

摘 要： 为改善中国足球的竞技能力，提高运动员训练效果，提出基于数据挖掘技术的足球最优飞行轨迹估计方法。首先采用决策树方法对历史足球飞行轨迹数据构造树形架构，并在决策树上进行数据特征分类，提取足球飞行速度的大小、方向等分类结果，然后利用卡尔曼滤波估计足球飞行状态，通过时序解析和碰撞测试挖掘出足球最优飞行轨迹。实验结果表明，该方法估计结果与足球实际飞行轨迹的轨迹相似度高，可以应用于实际中。

关键词： 数据挖掘技术； 最优飞行轨迹； 决策树； 卡尔曼滤波

中图分类号： TN911.1?34； G843 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）19?0123?03

Football optimal flight path estimation based on data mining technology

HUA Zhengchun

（Guangxi Teachers Education University， Nanning 530023， China）

Abstract： In order to improve the competitive ability of Chinese football and training effect of athletes， a football optimal flight path estimation method based on data mining technology is proposed. The decision?making tree method is used to construct the history football flight path data for the tree?form architecture. The data characteristics are classified on decision?making tree to extract the classification results such as the magnitude and direction of football flight speed. The Kalman filtering is adopted to estimate the football flight state， by which the football optimal flight path is mined by means of temporal analysis and intersection test. The experimental results indicate that the estimation result of the proposed method has high path similarity with the practical football flight path， and can be applied to the practical application.

Keywords： data mining technology； optimal flight path； decision?making tree； Kalman filtering

0 引 言

足球是中国体育竞技业中综合实力比较薄弱的一个项目，在历届足球联赛中，中国足球在战术、防守、进攻上都远落后于强队，运动员往往不能对传球、接球、截球等操作做出正确判断，从而错失得分良机。

近年来，数据挖掘技术不断成熟，应用软件、开发工具为这一技术带来了新的知识获取方法，如决策树、遗传算法、MBR（Memory?Based Reasoning，记忆基础推理）和神经网络等[1]。随着数据研究领域的不断拓宽，体育竞技业也进行了一些数据研究工作，但有效的科研成果非常少。人为估计足球飞行轨迹不是在短时间内就能拥有的能力，如果能够借助数据挖掘技术分析历届足球联赛球员的个人行为，获取隐含在行为之内的因果联系，就可以缩短这种能力的练就时间，实施智能化球队训练与管理，提高球员个人素质。……