体育科学
體育科學
체육과학
SPORT SCIENCE
2011年
2期
90-95
,共6页
进化神经网络%无监督%指标%重要度%体育计量%应用
進化神經網絡%無鑑督%指標%重要度%體育計量%應用
진화신경망락%무감독%지표%중요도%체육계량%응용
体育计量中无监督的指标重要度判定是一项基础性难题.针对传统方法受主观因素和随机模糊性影响等问题,提出一种基于进化神经网络的无监督的指标重要度判定方法.首先时样本数据集利用DB准则和模糊C均值聚类算法确定其最佳聚类数及聚类结果,将其作为神经网络的训练集;为了提高神经网络性能和获得理想的连接权值,利用遗传算法优化神经网络连接权;最后从训练好的神经网络中提取权值并转换为指标体系相对重要度信息.实验结果表明,该方法能准确反映体育计量中指标的相对重要度大小,同时具有很强的操作性.
體育計量中無鑑督的指標重要度判定是一項基礎性難題.針對傳統方法受主觀因素和隨機模糊性影響等問題,提齣一種基于進化神經網絡的無鑑督的指標重要度判定方法.首先時樣本數據集利用DB準則和模糊C均值聚類算法確定其最佳聚類數及聚類結果,將其作為神經網絡的訓練集;為瞭提高神經網絡性能和穫得理想的連接權值,利用遺傳算法優化神經網絡連接權;最後從訓練好的神經網絡中提取權值併轉換為指標體繫相對重要度信息.實驗結果錶明,該方法能準確反映體育計量中指標的相對重要度大小,同時具有很彊的操作性.
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