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基于径向基函数神经网络的大学生体测成绩预测研究
1
作者 方俊杰 李凤双 +2 位作者 刘永明 赵转哲 谢叶寿 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期145-148,180,共5页
大学生体质健康测试成绩是评价学生体质健康的重要标准,科学有效地对体测成绩进行预测分析是其他研究的基础。该研究运用径向基函数神经网络对某大学XX学院学生2022年体质健康测试数据进行预测和分析,并与BP神经网络、支持向量机等方法... 大学生体质健康测试成绩是评价学生体质健康的重要标准,科学有效地对体测成绩进行预测分析是其他研究的基础。该研究运用径向基函数神经网络对某大学XX学院学生2022年体质健康测试数据进行预测和分析,并与BP神经网络、支持向量机等方法分类预测结果进行对比。试验结果表明,该预测模型具有较高的预测准确率和较好的泛化性能,为后续体育教师开展教学,相关学者开展研究提供了科学有效的分析方法。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 体质健康测试 成绩预测
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优化决策树预测大学生体质健康的模型构建研究 被引量：1
2
作者 寇月 李海 《体育研究与教育》 2023年第3期93-96,共4页
目的:为了方便、快速、高效地预测大学生体质健康状况。方法:按照我国六大行政区划,在全国范围内选取12所高等院校,筛选在校男性大学生共计104530名的体质健康测试数据,基于互信息量与机器学习决策树方法,研究了大学生体质健康状况预测... 目的:为了方便、快速、高效地预测大学生体质健康状况。方法:按照我国六大行政区划,在全国范围内选取12所高等院校,筛选在校男性大学生共计104530名的体质健康测试数据,基于互信息量与机器学习决策树方法,研究了大学生体质健康状况预测精度。结果:不同特征对于体质健康状况预测贡献度具有明显差异;其中,七特征组合“1000米+引体向上+立定跳远+50米+坐位体前屈+体重+肺活量”对于体质健康状况的预测效果最好,预测精度可达95.0%。与粗略决策树、中等决策树、精细决策树相比,优化决策树对于体质健康状况的预测效果最好,预测精度可达95.1%。对于三种分类规则,最大程度减少偏差分类规则对于体质健康状况预测效果最好;对于不同替代决策分裂类型,关闭、打开、全部搜索状态对于体质健康预测效果未有明显区别。对于贝叶斯、网格搜索、随机搜索三种优化器而言,在各优化器下均有一种超参数组合和其他优化器下的最优超参数预测效果相当超参数组合。结论:优化决策树对于大学生体质健康状况相较于传统决策树有较好的预测效果. 展开更多
关键词 体质健康预测 优化决策树 贝叶斯优化器 置信边界下限函数
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基于灰色模型的我国幼儿体质定量评估、关联与预测研究
3
作者 秦国阳 秦晓琳 秦勇 《河南教育学院学报（自然科学版）》 2023年第2期77-86,共10页
通过灰色关联模型分析幼儿体质与社会因素的关联度,定量评估我国2000—2020年3~6岁幼儿的体质综合发展水平并预测我国未来10年幼儿体质状况。研究认为,未来10年我国幼儿总体体质水平下降趋势将扭转,表现出一定幅度的增长。但随着幼儿体... 通过灰色关联模型分析幼儿体质与社会因素的关联度,定量评估我国2000—2020年3~6岁幼儿的体质综合发展水平并预测我国未来10年幼儿体质状况。研究认为,未来10年我国幼儿总体体质水平下降趋势将扭转,表现出一定幅度的增长。但随着幼儿体重增幅的快速增长,超重和肥胖问题应该得到重视。 展开更多
关键词 幼儿体质 体质健康 灰色评估 灰色关联 灰色预测 体质综合发展水平
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