计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
9期
217-219
,共3页
张乐%魏振钢%姚晓晓%杨红云
張樂%魏振鋼%姚曉曉%楊紅雲
장악%위진강%요효효%양홍운
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
徑嚮基神經網絡(RBFNN)%減聚類算法%模糊C均值算法%競技狀態%預測
경향기신경망락(RBFNN)%감취류산법%모호C균치산법%경기상태%예측
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.
提齣瞭一種改進的徑嚮基函數(RBF)神經網絡,該神經網絡以模糊繫統模型為基礎.首先利用減法聚類算法確定徑嚮基函數的中心數,然後通過模糊C均值聚類算法優化基函數中心與寬度,最後依據樣本數據的聚類結果設計RBF神經網絡併進行訓練.將該神經網絡應用于網毬隊運動員的競技狀態的預測.倣真結果錶明:該算法先進有效、具有較高的精度,用其建立的模型具有較彊的實用性.
제출료일충개진적경향기함수(RBF)신경망락,해신경망락이모호계통모형위기출.수선이용감법취류산법학정경향기함수적중심수,연후통과모호C균치취류산법우화기함수중심여관도,최후의거양본수거적취류결과설계RBF신경망락병진행훈련.장해신경망락응용우망구대운동원적경기상태적예측.방진결과표명:해산법선진유효、구유교고적정도,용기건립적모형구유교강적실용성.
