目前，自组织理论正在逐渐被应用到诸多领域，自组织的理论与思想都正在为人们所接受。本文主要从神经生物学角度，利用自组织理论，采用神经网络模型对训练适应进行研究，以丰富运动训练理论，为科研指导训练实践提供新方法。　　本文主要采用文献资料法、实验法、纵向实验跟踪法、建模法，通过建立对运动员训练适应状态的实时评价模型，不但可以服务于训练科研而且可以运用于运动训练控制实践，为最佳化训练控制提供理论与技术支持。　　脑功能研究是所有科学中最令人感兴趣的问题之一。而脑电是一种真正无创伤的脑功能研究手段,所以本文采用ɑ波竞争分析技术等以运动员的脑电作为主要训练适应指标，采用时序实验观察法所观察到的一些相关指标作为辅助指标进行研究。　　人工神经网络是一类模拟人类神经系统的结构，由大量处理单元组成非线性自适应动态系统。在不同程度和层次上可模仿大脑的信息处理机理，对多成因的复杂未知系数进行建模。自组织神经网络能够从输入数据样本信息中找出规律及关系，并根据这些规律来相应地调整网络，使得以后的输出与之相适应。它是一种以无教师示教的方式进行训练的，具有自组织功能的神经网络，网络通过自身训练，自动对输入模式进行分类。　　然而，网络模型的实现需要掌握计算机编程方面有较高的编程能力。而 MATLAB软件提供了一个现成的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox，简称NNT），为解决这个问题提供了便利条件。本文在简要介绍了自组织神经基本原理及其算法的基础上，详细介绍了MATLAB神经网络工具箱进行自组织网络模型建立、训练、仿真编程方法。　　结论(1)从理论角度说明了运动训练适应理论的自组织特征。(2)运用MATLAB神经网络工具箱，对原始数据的预处理后进行学习训练所建立的训练适应状态的评价模型具有准确度较高、客观性和科学性的特点。(3)利用自组织原理而设计的自组织竞争神经网络建立的射击运动员训练适应状态的评价模型对运动员训练适应状态的成功评价，也反过来证明自组织理论应用于运动训练适应的可行性。