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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。