【摘 要】
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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。首先对样本
【机 构】
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安徽师范大学体育学院,中国科学技术大学近代物理系
【基金项目】
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安徽省哲学社会科学规划项目(AHSK07-08D102)
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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。首先对样本数据集利用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。
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