鐘方源，林 川，婁鵬程

引言

后場正手高遠球是羽毛球所有技術中的基礎，要打好后場正手高遠球，關鍵在于動作和發(fā)力［1］。針對羽毛球后場正手高遠球速度變化規(guī)律進行挖掘，能夠發(fā)現(xiàn)擊出又高又遠的后場球其實并不太費勁。目前，我國對于羽毛球后場正手高遠球速度變化規(guī)律的研究主要停留在后擺階段，運動員右肩關節(jié)角度變化規(guī)律，并隨著后擺角度的增加而逐漸增大，右肘關節(jié)角度變化不規(guī)律。這種不規(guī)則的肘部角度調整更有利于擊中投籃位置。在后擺結束前，前臂會做一些內旋調整，以達到更好的效果。國外將羽毛球后場正手高遠球速度變化規(guī)律挖掘的側重點放在擊球瞬間，這可以為擊球收集更多的動能，以便爭取高的命中點［2］。在此基礎上，本文通過提出一種新型羽毛球后場正手高遠球速度變化規(guī)律挖掘方法，為能夠擊出高質量的后場正手高遠球提供理論依據。

1 羽毛球后場正手高遠球速度變化規(guī)律挖掘方法

1.1 高遠球速度變化規(guī)律挖掘種類判定

高遠球速度變化規(guī)律挖掘種類判定可從局部特征、關聯(lián)規(guī)則、孤立點三個分析角度同時進行。設I={i1，i2......，im}是所有高遠球速度變化規(guī)律可能取值的集合，D為高遠球速度變化規(guī)律挖掘種類數據庫，每種高遠球速度變化規(guī)律T都包含在I中，那么判定高遠球速度變化規(guī)律挖掘種類可用標識符TID進行標識，從而滿足局部特征分析要求、關聯(lián)規(guī)則分析要求、孤立點分析要求。假定X是1高遠球速度變化規(guī)律數據的多模態(tài)挖掘種類，且X包含在T中，高遠球速度變化規(guī)律挖掘種類判定表達式，如公式（1）所示。

在公式（1）中，Y指的是高遠球速度變化規(guī)律挖掘種類判定的結果。通過公式（1）可知，一個高遠球速度變化規(guī)律挖掘種類中某些數據屬性取值的出現(xiàn)，可推導出另一些數據屬性取值在同一高遠球速度變化規(guī)律挖掘種類中也出現(xiàn)。滿足局部特征分析要求的高遠球速度變化規(guī)律挖掘種類判定結果具備最高的對比清晰程度，且可直觀表現(xiàn)待挖掘信息在羽毛球后場正手高遠球速度變化規(guī)律中的所處位置［3］。但不能清晰確定該信息在高遠球速度變化規(guī)律挖掘種類中所處的真實位置。因此，下文還要對挖掘節(jié)點進行并行化改進［4］。

1.2 變化規(guī)律挖掘節(jié)點的并行化改進

根據高遠球速度變化規(guī)律挖掘種類判定結果可知，滿足大數據挖掘算法應用需求的變化規(guī)律挖掘節(jié)點分類現(xiàn)狀，共包含3種情況［5］。假設羽毛球后場正手高遠球來球是純下旋球，接球前的高遠球轉速是n=40轉/秒，現(xiàn)在沿球垂直方向，即下旋球的法線方向分別取5個點，對應半徑依次減小：r→0.8；r→0.6；r→0.4；r→0.2；r→0，對應半徑值依次是：20mm→16mm→12mm→8mm→4mm→0。以高遠球速度變化規(guī)律挖掘種類判定結果為依據，對羽毛球后場正手高遠球速度變化規(guī)律信息進行挖掘處理，并將處理后的真實物理量定義作為高遠球速度變化規(guī)律挖掘節(jié)點的并行化改進結果。設l1、l2、l3分別指的是三種不同的高遠球速度變化規(guī)律挖掘節(jié)點并行化改進結果，μ1、μ2、μ3代表與其分別相關的大數據決策條件，可將 l1、l2、l3的計算過程與第一組高遠球速度變化規(guī)律挖掘種類判定表達式取值結果進行聯(lián)立，l1、l2、l3計算公式，如公式（2）所示。

在公式（2）中，f1指的是高遠球速度變化規(guī)律之間的關聯(lián)度；x、m指的是速度變化規(guī)律信息挖掘處理的下限和上限判別權限，k指的是多模態(tài)速度變化規(guī)律中待挖掘信息的最大化容量，ˉω、=ω、ω≡分別指的是三種不同的挖掘強度；μ1、μ2、μ3分別指的是三種不同的挖掘次數。通過公式（2），可針對三種不同種類的羽毛球后場正手高遠球速度變化規(guī)律進行挖掘，并得出該信息在高遠球速度變化規(guī)律挖掘中所處的真實位置。

2 實驗

2.1 實驗準備

圖1 拍攝示意圖

本次實驗采用仿真測試的方法，在羽毛球運動場地中放入2臺攝像機，一臺放置在羽毛球運動員的正前方，另一臺放置在羽毛球運動員的左側，為得到數據挖掘的基本信息進行拍攝。拍攝機位示意圖，如圖1所示。結合圖1所示，搭建了一個Hadoop平臺對設計的挖掘方法以及傳統(tǒng)挖掘方法進行功能測試，設置傳統(tǒng)的挖掘方法為實驗對照組。Hadoop平臺中有3個集群分別有25個計算節(jié)點，實驗所用數據集共含有100 0000行數據，每行包含100個事物項。實驗主要內容為測試兩種挖掘方法的支持度閾值，支持度閾值越低，意味著該挖掘方法在相同時間內的所能夠挖掘的信息數量越多，挖掘能力越強。記錄測試結果，進而判斷兩種挖掘方法的挖掘能力。

2.2 實驗結果分析與結論

根據上述設計的實驗步驟，進行測試，將兩種挖掘方法下的測試結果進行對比。具體實驗結果，如表1所示：

表1 支持度閾值對比表

從表1中可以看出，本文設計的挖掘方法在相同的執(zhí)行時間中支持度閾值明顯低于實驗對照組，驗證了設計方法在羽毛球后場正手高遠球速度變化規(guī)律挖掘中的高效性，可以滿足羽毛球后場正手高遠球速度變化規(guī)律挖掘的實際需求。

3 結束語

通過實驗證明，本文設計挖掘算法在羽毛球后場正手高遠球速度變化規(guī)律挖掘中的具體優(yōu)勢已經顯現(xiàn)出來。針對挖掘節(jié)點進行并行化改進是針對羽毛球后場正手高遠球速度變化規(guī)律挖掘較為實用、可靠的手段。本文設計挖掘方法不但能夠完成傳統(tǒng)挖掘方法難以完成的任務，還能夠以高遠球速度變化規(guī)律挖掘種類判定為核心內容，為高遠球速度變化規(guī)律挖掘研究提供借鑒意義。