Qiangyi AU - TY -的A2 - Li Yan, Xiaoshen AU -王,Yu PY - 2022 DA - 2022/05/17 TI -聚类分析算法基于径向模糊神经网络的排球模拟SP - 8365024六世- 2022 AB -针对排球中存在的一系列问题,基于径向模糊神经网络理论,模拟优化的聚类分析算法是用于监控和分析排球。通过分析节点在不同阶段的特征权重,构造最优径向模糊神经网络,结合模拟聚类算法获得的相关优化模型描述排球。验证了优化模型的准确性进行比较与原模型。结果表明,随着反应的增加,不同算法的响应曲线显示波动。其中,MPDR的波动范围(最小功率无畸变的响应)算法比较大,和MVDR获得的曲线的值(最小方差无失真响应)算法的优化算法显著差别在一些关键的节点,而梁变化图表获得的优化算法可以更好地反映光束的变化趋势。模型索引不同算法下是不同的。当迭代步骤的数目小于30岁的指标在不同算法都大于标准的价值。当迭代次数超过30,不同算法下的索引都是低于标准的价值。通过验证,可以看出,原始模型只能描述排球的第一阶段,而优化模型可以描述整个过程的排球。这表明优化模型可以用来描述和分析volleyball-related数据。 And the algorithm can be used to better predict and analyze volleyball, and the analysis results can provide relevant guidance for volleyball. The optimization model provides basis and theoretical support for the application of volleyball simulation clustering algorithm, so as to better promote volleyball and better guide the movement. SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/8365024 DO - 10.1155/2022/8365024 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -