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申请/专利权人：河海大学
申请日：2024-04-22
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118296342A
主分类号：G06F18/2113
分类号：G06F18/2113;G06F18/213;G06F18/214;G06N3/0499;G06N3/084;A63B71/02
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种联合mRMR算法与神经网络对网球比赛进行实时预测的方法，包括：网球比赛历史数据收集并分类；特征提取：利用mRMR算法对各类中的指标数据进行特征提取；数据预处理；预测模型的搭建。本发明利用神经网络来搭建预测模型，神经网络可以存储巨大的输入‑输出之间的映射关系，能够很好的适应网球运动量化指标多，参数之间的关系错综复杂的问题，本发明通过实例数据验证了联合mRMR算法与神经网络能够提高对网球比赛胜负预测的精度。此外，神经网络可以不断训练，其预测精度随着训练数据的增加会不断提升，其预测结果可以随着网球比赛的不断进行而更精确。
主权项：1.联合mRMR算法与神经网络对网球比赛进行实时预测的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、网球比赛历史数据收集并分类：将网球比赛现场收集到的初始数据，按进攻能力指标、防守能力指标、失误情况指标以及其他因素四部分进行归类；步骤S2、特征提取：利用mRMR算法对各类中的指标数据进行特征提取，基于同一类不同特征之间的相关性进行筛选，每类数据中提取出最有代表性的几个特征；步骤S3、数据预处理：对特征提取后的指标数据进行数据清洗，删除异常值，补充缺失值，并进行数据归一化处理；步骤S4、预测模型的搭建：将处理后的指标数据以7:3的比例分为训练集和测试集，将表征球员发球能力和回球能力的相关指标数据作为LM-BP神经网络的输入层数组，以发球得分率和回球得分率作为模型的输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 联合mRMR算法与神经网络对网球比赛进行实时预测的方法
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