張超然 馬朝翰 朱兆良

（中國人民解放軍信息工程大學 河南 450000）

1 二元空間權數(shù)評價指標值加權算法

1.1 評價指標的選用

本文以美國高校足球教練員為例，根據文獻[4]，選用了針對足球教練員的統(tǒng)計數(shù)據中的7個主要指標作為評價指標，分別為：該教練員執(zhí)教隊伍當年參加的比賽數(shù)（Games）、當年比賽獲勝的次數(shù)（Wins）、比賽失敗的次數(shù)（Losses）、比賽平局的次數(shù)（Ties）、勝負比（Pct.）、比賽日程強度（SOS）、簡單評級系統(tǒng)值（SRS）。其中，簡單評級系統(tǒng)值這個指標考慮了平均分差和比賽日程強度，在均值0的上下取值。

1.2 基于臨近的權重矩陣

空間權重矩陣可定量地表達聯(lián)盟之間的空間關系，兩個聯(lián)盟之間的相關關系越緊密，空間權重系數(shù)越大。

1.3 基于經濟的權重矩陣

除了考慮二個聯(lián)盟的臨近關系，即二個聯(lián)盟之間對打比賽的次數(shù)，還應該考慮兩個聯(lián)盟的經濟關系，這很容易理解，發(fā)達國家的經濟實力雄厚，一般而言其體育事業(yè)要比發(fā)展中國家要發(fā)達。因此，兩個聯(lián)盟基于經濟關系的權重也應當考慮。

1.4 空間權重矩陣

通過文獻[5]確定美國高校 17個足球聯(lián)盟的基于臨近的空間權重矩陣。該空間權重的構造方法采用的是0-1權重矩陣方法。即：

具體結果如下：

在確定各聯(lián)盟的權值以后，在進行離散Hopfield神經網絡進行教練員評價時，輸入某個教練的評價指標與該教練所在聯(lián)盟的權重之積。

2 教練員評價模型構建

2.1 設定評價等級及編碼

本文將教練員能力的評價等級分為五類，即很強（I）、較強（II）、一般（III）、較差（IV）、很差（V）。在設計理想的等級評價指標時，本文根據文獻[4]選取2013年足球運動中13位大西洋海岸聯(lián)盟（Atlantic Coast Conference）的教練作為參考標準。首先將13位教練的評價指標分為五個等級，然后將樣本對應的各評價指標的平均值作為Hopfield神經網絡的平衡點，如表1所示。

表1 五個理想等級評價指標

離散Hopfield神經網絡神經元的狀態(tài)只有1和-1兩種狀態(tài)，所以將評價指標映射為神經元狀態(tài)時，需要將其進行編碼，當大于或等于某個等級的指標值時，對應的神經元狀態(tài)設為 1，否則設為-1。圖1給出了五個等級評價指標編碼圖，其中黑點表示神經元狀態(tài)為1。

圖1 5個理想等級評價指標編碼

2.2 待評價指標加權及編碼

本文從大12聯(lián)盟（Big 12 Conference）中選取5位2013年執(zhí)教教練的數(shù)據進行評價分級，經過二元權數(shù)加權后，根據編碼規(guī)則，對這5位待評價分級的教練員指標進行編碼，如圖2所示

圖2 5位教練員的加權后評價指標值編碼

2.3 建立網絡仿真輸出結果

設計好理想的5個等級評價指標及編碼后，利用MATLAB自帶的神經網絡工具箱函數(shù)創(chuàng)建離散型Hopfield神經網絡。網絡創(chuàng)建好后，將待分類的5位教練的等級評價指標的編碼作為Hopfield神經網絡的輸入，經過一定次數(shù)的運算，便可以得到仿真結果

3 模型應用

利用MATLAB神經網絡工具箱得到仿真結果，如圖3所示

圖3 二元空間權數(shù)加權后離散Hopfield神經網絡評價結果

得到綜合等級評價結果后可以利用網絡再對教練員進行排名，基本思路即利用離散Hopfield神經網絡在分好的類中再對該類的教練員進行分類，直到某一類只有一名教練員為止。

表2 經加權處理后Big 12 Conference和Atlantic Coast Conference教練排名

4 模型評價與推廣

本文選取了較為重要的7個影響因素作為教練員的評價指標，在進行評價時，加入了二元空間權數(shù)，即考慮不同聯(lián)盟之間的差別，并利用離散Hopfield神將網絡建立了體育教練員綜合評價模型，實現(xiàn)了對體育教練員的客觀準確高效的評價和排名。雖然本文以足球教練為例進行了實證分析，但是只要選取了合適的評價指標，本文的評價方法及模型同樣可以推廣到其他運動類型的教練員的評價排名中。表4給出了足球、籃球、棒球三項運動中前5位的教練員。

表4 籃球、棒球、足球三項運動Top5教練員

綜合上述分析，根據文獻[6][7][8]，利用本文所設計的教練員評價模型得到的前5位教練員與實際比賽中優(yōu)秀教練員相差無幾，這表明本文的評價模型具有一定的可行性和較高的評價準確度。

[1]方先明，熊鵬，張誼浩.基于Hopfield神經網絡的信用風險評價模型及其應用[J].中央財經大學學報，2007（8）.

[2]崔永華，左其亭.基于Hopfield網絡的水質綜合評價及其mat lab實現(xiàn)[J].水資源保護，2007.05，23（3）.

[3]姚磊，譚明義.我國部分高校高水平教練員隊伍現(xiàn)狀的調查與發(fā)展對策研究[J].Journal of Shenyang Sport University.2008（1）

[4][DB/OL].[2014-4-10].http：//www.sports-reference.com/cfb/ coaches/a-index.htm l

[5][DB/OL].[2014-4-10].http：//www.sports-reference.com/cfb/ conferences/

[6][DB/OL].[2014-4-10].http：//www.mademan.com/mm/10-b est-college-baseball-coaches-ever.htm l..

[7][DB/OL].[2014-4-10].http：//www.barrystickets.com/blog/to p-ten-college-football-coaches-of-all-time/

[8][DB/OL].[2014-4-10].http：//www.ranker.com/list/best-collegefootball-coaches-of-all-time-/