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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；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；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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