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申请/专利权人：广州华夏汇海科技有限公司

摘要：本发明涉及体育成绩评估技术领域，具体为基于神经网络的中考足球成绩生成方法及系统，包括以下步骤：基于运动员的基础数据和比赛表现数据，采用数据包络分析模型分析运动员的多种输入，应用随机前沿分析模型处理数据中的随机波动，构建效率前沿，生成效率分析结果。本发明，通过融合数据包络分析、复杂事件处理、假设检验、信息论分析、梯度提升机算法、神经符号学习以及集成学习等技术，提高了体育成绩评估的客观性、及时性和精确度。这些技术使得比赛中的关键事件能够被实时捕捉，并迅速更新运动员的表现数据，保证了评分系统能够即刻反映运动员的实际表现，通过应用假设检验和置信区间估计来优化评分标准，增强了评分过程的公平性。

主权项：1.基于神经网络的中考足球成绩生成方法，其特征在于，包括以下步骤：基于运动员的基础数据和比赛表现数据，采用数据包络分析模型分析运动员的多种输入，应用随机前沿分析模型处理数据中的随机波动，构建效率前沿，生成效率分析结果的具体步骤如下，基于运动员的基础数据和比赛表现数据，采用Python的Pandas库进行数据清洗，使用dropna函数去除缺失值，fillna函数填补缺失值，StandardScaler函数进行数据标准化，生成预处理后的数据集；基于所述预处理后的数据集，采用数据包络分析模型，使用Python的PyDEA库进行效率分析，设置输入参数和输出参数，调用solve函数计算每位运动员的效率值，生成DEA效率分析结果；基于所述DEA效率分析结果，采用随机前沿分析模型，使用R软件的frontier包处理随机波动，设置模型参数包括边界类型和分布假设，运行SFA分析命令，对效率值进行调整并参照数据的随机性，生成效率分析结果；基于所述效率分析结果，采用复杂事件处理算法捕获比赛中实时发生的关键事件，并结合事件信息更新效率分析数据，反映运动员的即时表现，生成更新后的效率分析结果的具体步骤如下，基于所述效率分析结果，通过Java平台的Esper技术进行实时数据流的监控，定义事件模式匹配逻辑识别比赛中的关键事件，通过设置事件类型及关联属性，对比赛数据流进行过滤和匹配，捕捉到的事件数据随即被解析为结构化的信息，生成关键事件信息集；基于所述关键事件信息集，进行事件数据解析与效率数据的更新，通过Python的Pandas库对事件信息进行解析，包括提取事件类型、时间戳和参与运动员ID，通过merge根据运动员ID将事件数据与原效率分析数据进行合并，并参照事件的即时性，使每位运动员的数据能够反映最新的比赛表现，生成事件更新后的数据集；基于所述事件更新后的数据集，再次采用Python中的PyDEA库和R软件的frontier包，对更新后的数据进行数据包络分析和随机前沿分析，再次设置模型的输入参数和输出参数，调整参数和运行分析命令，综合参照比赛中的即时表现，反映每位运动员的效率状态，生成更新后的效率分析结果；基于所述更新后的效率分析结果，采用假设检验方法，评分过程进行一致性和公平性的分析，应用置信区间估计确定评分标准的可靠性，并对评分标准进行优化，生成校正后的评分标准；基于所述校正后的评分标准，采用信息论中的熵计算方法，评估每个比赛指标的信息量，通过信息增益分析选定对评分结果影响最大的指标，据此调整评分体系，生成优化后的评分体系；基于所述优化后的评分体系，采用梯度提升机算法，利用历史数据建立模型，预测运动员未来表现和成长潜力，通过交叉验证优化模型参数，生成绩效预测模型；基于所述绩效预测模型，采用神经符号学习方法，将足球运动的动作与策略通过符号逻辑进行表示，利用深度学习模型分析符号与运动员表现之间的关系，生成符号化技能和策略评价结果；基于所述效率分析结果、更新后的效率分析结果、校正后的评分标准、优化后的评分体系、绩效预测模型、符号化技能和策略评价结果，采用集成学习方法，进行评估框架的构建，为运动员提供成绩生成和发展方案，生成综合性能评估结果和发展计划。

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