Resumen

Los métodos avanzados de análisis e investigación de big data proporcionarán un apoyo teórico para la integración de la formación de los talentos de los atletas. Los métodos tecnológicos avanzados de big data también darán rienda suelta a las ventajas de aprovechar el potencial de los talentos y mejorar activamente la tasa de éxito de los jóvenes atletas de base. Este trabajo propone un algoritmo mejorado de optimización de enjambre de partículas (APSO) para la optimización de los parámetros de la red neuronal de función de base radial (RBF). Se introduce la estructura básica de la red neuronal RBF y se analiza la influencia de los parámetros en el rendimiento de la red neuronal RBF. Se analiza el método de optimización de los parámetros de la red neuronal RBF y se selecciona el algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO) como método de optimización de los parámetros de la red neuronal RBF. Además, se propone un algoritmo APSO mejorado de acuerdo con las ventajas y desventajas de PSO y se compara con otros algoritmos PSO. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo PSO mejorado tiene una mayor precisión. El algoritmo PSO mejorado se aplica a la optimización de parámetros de la red neuronal RBF, y los resultados experimentales demuestran la superioridad del método propuesto. Mediante la ponderación de los indicadores de segundo nivel, los pesos de los indicadores de segundo nivel de la capacidad competitiva de los atletas están en orden de habilidad, calidad atlética, capacidad psicológica y expresión artística. La destreza es el principal factor que determina el nivel de capacidad competitiva. La calidad deportiva y la capacidad psicológica son garantías importantes para apoyar el rendimiento normal de las habilidades. La expresividad artística es un factor complementario de la capacidad competitiva. Los distintos elementos cooperan entre sí e interactúan entre sí. Los indicadores no existen solos, sino que cooperan entre sí para apoyar la formación de todo el sistema de capacidad atlética. En el contenido del índice de capacidad competitiva de los atletas excelentes, la capacidad técnica es el núcleo, y la calidad deportiva, la capacidad psicológica y la capacidad de rendimiento artístico existen en última instancia para servir a la mejora de la capacidad técnica. Las puntuaciones de competición de los 100 atletas contabilizados en este artículo son todas superiores a 9,0 puntos. La diferencia entre las puntuaciones de calidad de acción de la APSO-RBF de 100 atletas y el valor real es inferior al 3%. En cuanto a la dificultad de los movimientos, las puntuaciones de los atletas evaluados por la APSO-RBF se acercan a 1,65 puntos, lo que es básicamente el mismo valor real.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:red neuronal, capacidad competitiva, métodos de rbf, parámetros de red neuronal, optimización de enjambre de partículas, capacidad psicológica, algoritmo de pso mejorado, capacidad técnica, valor real, big data
• Keywords:neural network, competitive ability, methods of rbf, neural network parameters, particles swarm optimization, psychological ability, improved pso algorithm, technical ability, real value, big data