基于RBF网络的足球点球轨迹预测

基于计算机视觉线性化轨迹预测模型在预测足球轨迹时,只能保证局部稳定性,存在轨迹跟踪局部稳定性问题和parking问题,提出了基于RBF网络的足球点球轨迹预测方法。建立足球运动状态传感信号解析模型,计算足球飞行地心重力、空气阻力、空气浮力、自身旋转时产生的马格努斯力的参数。建立足球飞行过程中的飞行受力解析模型,鉴于多参数模型复杂度过高,产生parking问题。利用RBF网络模型简化能力,建立飞行轨迹预测模型,结合并行滤波控制器,融合以上所有信息,在已知视觉概率计算的基础上,完成足球飞行轨迹的状态估计,并将其误差的协方差计算作为滤波控制的输入值,从而得到所有方差、均值的数据。最后获得足球在任意时刻的运动状态函数,完成预测。实验结果显示,该方法的足球运行轨迹吻合度为12 mm,且落点距离标准差最大仅为0.0412 m,因此,该预测方法能够得到精度更高的预测数据。

基于知识图谱外刊足球点球心理研究进展分析

足球运动中点球大战一直是人们最关注的环节,国外已经对点球心理领域进行了广泛的研究,但国内研究涉及较少。通过对WOS核心数据库中筛选的2000~2020年以足球点球心理领域为主题的164篇外文文献进行可视化分析,得出国外相关研究的热点话题和发展趋势,从而为国内研究提供科学的借鉴。研究结果表明:足球点球心理领域研究的外文期刊发文量总体呈上升趋势,主要分布在英格兰、荷兰、美国和德国等国家;主要机构包括阿姆斯特丹大学、和德国科隆体育大学;主要研究作者包括John Van Der Kamp、Daniel Memmert和Geir Jordet。研究热点包括预测、视觉搜索、知觉、焦虑、策略和注意等方面。研究演化主要经过了信息提取、心理效应、压力、欺骗性罚球、凝视行为等过程。

表象训练短时间内如何有效提高足球点球成功率

在足球比赛中,如果在比赛时间内双方战成平局,就需要进行互罚点球来结束这场比赛,很多情况下,点球成功率就会成为比赛胜负的关键。由此可见,对运动员进行该方面的训练是非常有必要的。表象训练对于提高足球技巧来说有着显著的成果。在进行表象训练时,要将其与技术相融合,在训练时集中注意,营造一个良好的训练氛围,保证教学动作的标准、规范,同时也要结合运动员的实际情况制定合理的训练方案,才能提高足球点球成功率。