李明骏 罗河君 冯艺苑

摘  要：在竞技团队运动中获得大量的团队过程信息，有助于分析团队结构和动态，为团队发展提出建议。本文提出了一些模型来处理和分析这些信息，首先，为了分析团队结构，我们建立了一个基于网络科学的pass网络模型。该模型充分考虑了政府提供的38场足球比赛的数据，采用聚类分析的方法从宏观上确定了网络框架。在网络模式的定义中，我们还使用TOPSIS来量化通过和距离的影响，在微观层面上识别活动的二元和三元配置，并在不同的时间尺度上进行识别分析。结果表明，该模型能够准确地分析赫斯基足球队在任何一场比赛中使用的阵型以及主动的二元和三元阵型，进而推导出该队的比赛风格和常用策略。其次，我们建立了一个基于BP神经网络的团队绩效模型来评价足球队的团队合作成功与否。根据我们的模型，我们建议教练在下赛季训练球员加快进攻节奏，使用更多的进攻阵型，比如3-4-3，4-3-3。

关键词：网络科学;topsis;神经网络;聚类分析

1 研究背景

网络科学是一个非常活跃的研究领域，团队合作网络的建立是复杂网络科学研究的一个热点，了解网络的动态行为对于我们研究事件具有非常重要的价值，网络科学在团队合作系统中的应用对于团队合作问题的分析是非常普遍的[1]。本文试图设计一个网络的数学模型来分析哈士奇的团队绩效。要做到这一点，我们需要了解足球规则。在那之后，我们处理了哈士奇队上赛季的38场比赛。……