改进的RBFNN在运动员竞技状态预测中的应用

摘要：

提出了一种改进的径向基函数(RBF)神经网络,该神经网络以模糊系统模型为基础.首先利用减法聚类算法确定径向基函数的中心数,然后通过模糊C均值聚类算法优化基函数中心与宽度,最后依据样本数据的聚类结果设计RBF神经网络并进行训练.将该神经网络应用于网球队运动员的竞技状态的预测.仿真结果表明:该算法先进有效、具有较高的精度,用其建立的模型具有较强的实用性.

关键词：径向基神经网络(RBFNN)、减聚类算法、模糊C均值算法、竞技状态、预测

所属期刊栏目：44

分类号：TP18;TP183(自动化基础理论)

资助基金：奥运科技攻关项目

在线出版日期：2008-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：217-219