改进的RBFNN在运动员竞技状态预测中的应用

• 作者: 姚晓晓 张乐 杨红云 魏振钢
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 217-219
• 页数: 3页
• 分类号: TP18|TP183
• 字数: 3174字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.09.065

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏振钢	中国海洋大学计算机系	60	368	10.0	17.0
2	杨红云		15	9	2.0	2.0
3	张乐	中国海洋大学计算机系	1	3	1.0	1.0
4	姚晓晓	中国海洋大学计算机系	1	3	1.0	1.0