ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УСПЕШНОСТИ ВЫПОЛНЕНИЯ ТЯЖЕЛОАТЛЕТИЧЕСКИХ УПРАЖНЕНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
Ключевые слова:
нейронная сеть, классификаторы, Neural Network Toolbox, функция newff, тяжелая атлетика, подъем штанги на грудь
Аннотация
Цель: построение нейронной сети и сравнение ее результатов прогнозирования с результатами известных классификаторов classify и fitcknn системы MatLab©. Материалы и методы. Исходными данными для построения нейронной сети (НС) являлись показатели, характеризующие технику подъема штанги на грудь в удачных и неудачных подходах 17 спортсменов. Использовалась НС прямого распространения с входами по числу показателей, одним внутренним слоем из 20 нейронов и выходным слоем из двух нейронов. Ввиду недостаточности данных необходимо генерирование дополнительных показателей. При генерации использовались два подхода:
1) отдельно для удачных и неудачных подходов были определены несмещенные дисперсии и средние для каждого показателя, и генерация для каждого показателя проводилась по нормальному закону распределения с известным средним и среднеквадратичным отклонением; 2) несмещенные дисперсии и средние для каждого показателя определялись по всему множеству удачных и неудачных подходов, а генерация проводилась для каждого показателя по нормальному закону распределения с известным средним и дисперсией. После увеличения количества данных, подаваемых на вход НС, результаты классификации улучшились. Результаты. Классификация с использованием НС не уступает по точности предсказаний классификатору kNN и значительно превосходит классификатор classify. Заключение. Результаты, полученные с использованием НС, можно применять для оценки вероятности успешного подхода спортсмена на основе его индивидуальных характеристик.
Литература
1. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Построение, обучение и тестирование нейронной сети для прогнозирования успешности выполнения подъема штанги на грудь тяжелоатлетами высокой квалификации / С.Б. Потемкин, Л.А. Хасин (Российская Федерация). – № 2023681623 дата гос. регистрации в Реестре про-грамм для ЭВМ 16.10.2023.
2. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Расчет кинематических и динамических характеристик движения штанги / Л.А. Хасин, С.Б. Бурьян (Российская Федерация). – № 2017613826 дата гос. регистрации в Реестре программ для ЭВМ 03.04.2017.
3. Хасин, Л.А. Анализ техники рывка с применением нейронных сетей / Л.А. Хасин, С.Б. Потемкин // Информационные технологии и компьютерное моделирование в сфере физической культуры и спорта: материалы V Всерос. с междунар. участием науч.-практ. конф. – М., 2021. – С. 153–159.
4. Хасин, Л.А. Микроструктура техники выполнения толчка штанги тяжелоатлетами высокой квалификации / Л.А. Хасин, А.Б. Рафалович // Ученые записки ун-та им. П.Ф. Лесгафта. – 2018. – № 11 (165). – С. 382–386.
5. Хасин, Л.А. Оценивание асимметричности рывка штанги с применением скоростной съемки и математического моделирования / Л.А. Хасин, А.Л. Дроздов // Человек. Спорт. Медицина. – 2023. – № 3. – С. 62–70.
6. Хасин, Л.А. Фазовая структура и анализ техники подъема штанги на грудь по результатам скоростной 3D-съемки и математического моделирования / Л.А. Хасин, А.Л. Дроздов // Теория и практика физ. культуры. – 2022. – № 11. – С. 46–48.
7. American College of Sports Medicine position stand. Quantity and quality of exercise for developing and maintaining cardiorespiratory, musculoskeletal, and neuromotor fitness in appar-ently healthy adults: guidance for prescribing exercise / C.E. Garber, B. Blissmer, M.R. Deschenes et al. // Medicine and Science in Sports and Exercise. – 2011. – Vol. 4 (7). – Р. 1334–1359.
8. Attaway, D.C. MATLAB: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving / D.C. Attaway. – 5th Edition. – 2018. – July 11. – 4-e Book.
9. Bartlett R. Artificial intelligence in sports biomechanics: New dawn or false hope? / R. Bartlett // Journal of Sports Science and Medicine. – 2006. – Vol. 5. – Р. 474–479.
10. Bunker Rory P., Thabtah Fadi. A machine learning framework for sport result prediction. – https://doi.org/10.1016/j.aci.2017.09.005 (дата обращения: 05.10.2023).
11. Novatchkov, H. Artificial Intelligence in Sports on the Example of Weight Training / H. Novatchkov, A. Baca // J Sports Sci Med. – 2013. – Vol. 12 (1). – Р. 27–37.
12. Support vector machines for aerobic fitness prediction of athletes / M. Acikkar, M.F. Akay, K.T. Ozgunen et al. // Expert Systems with Applications. – 2009. – Vol. 36. – Р. 3596–3602.
13. Ubiquitous computing in sports: A review and analysis / A. Baca, P. Dabnichki, M. Heller, P. Kornfeind // Journal of Sports Sciences. – 2009. – Vol. 27 (12). – Р. 1335–1346.
14. Xu, Jin Prediction and Planning of Sports Competition Based on Deep Neural Network / Xu Jin // Comput Intell Neurosci. – 2022. – Vol. 8. – Р. 1906580. DOI: 10.1155/2022/1906580
2. Khasin L.A., Buryan S.B. [Certificate of State Registration of a Computer Program. Calculation of Kinematic and Dynamic Characteristics of Rod Movement]. Russian Federation. No. 2017613826 State Date Registration in the Register of Computer Programs on 04.03.2017. (in Russ.)
3. Khasin L.A., Potemkin S.B. [Analysis of the Snatch Technique Using Neural Networks]. Informatsionnyye tekhnologii i komp’yuternoye modelirovaniye v sfere fizicheskoy kul’tury i sporta. Materialy V Vserossiyskoy s mezhdunarodnym uchastiyem nauchno-prakticheskoy konferentsii [Information Technologies and Computer Modeling in the Field of Physical Culture and Sports. Materials of the V All-Russian Scientific and Practical Conference with International Participation], 2021, pp. 153–159. (in Russ.)
4. Khasin L.A., Rafalovich A.B. [Microstructure of the Technique of Performing the Barbell Push by Highly Qualified Weightlifters]. Uchenyye zapiski universiteta im. P.F. Lesgafta [Scientific Notes of the University P.F. Lesgafta], 2018, no. 11 (165), pp. 382–386. (in Russ.)
5. Khasin L.A., Drozdov A.L. Assessing the Asymmetry of the Barbell Jerk Using High-speed Shooting and Mathematical Modeling. Human. Sport. Medicine, 2023, no. 3, pp. 62–70. (in Russ.)
6. Khasin L.A., Drozdov A.L. [Phase Structure and Analysis of the Technique of Lifting the Barbell to the Chest Based on the Results of High-speed 3D Shooting and Mathematical Model-ing]. Teoriya i praktika fizicheskoy kul’tury [Theory and Practice of Physical Culture], 2022, no. 11, pp. 46–48. (in Russ.)
7. Garber C.E., Blissmer B., Deschenes M.R. et al. American College of Sports Medicine Position Stand. Quantity and Quality of Exercise for Developing and Maintaining Cardiorespiratory, Musculoskeletal, and Neuromotor Fitness in Apparently Healthy Adults: Guidance for Prescribing Exercise. Medicine and Science in Sports and Exercise, 2011, vol. 4 (7), pp. 1334–1359. DOI: 10.1249/MSS.0b013e318213fefb
8. Attaway D.C. MATLAB: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving. 5nd ed. 2018. 4-e Book.
9. Bartlett R. Artificial Intelligence in Sports Biomechanics: New Dawn or False Hope? Journal of Sports Science and Medicine, 2006, vol. 5, pp. 474–479.
10. Bunker Rory P., Thabtah Fadi. A Machine Learning Framework for Sport Result Prediction. DOI: 10.1016/j.aci.2017.09.005
11. Novatchkov H., Baca A. Artificial Intelligence in Sports on the Example of Weight Training. Journal Sports Science Medicine, 2013, vol. 12 (1), pp. 27–37.
12. Acikkar M., Akay M.F., Ozgunen K.T. et al. Support Vector Machines for Aerobic Fitness Prediction of Athletes. Expert Systems with Applications, 2009, vol. 36, pp. 3596–3602. DOI: 10.1016/ j.eswa.2008.02.002
13. Baca A., Dabnichki P., Heller M., Kornfeind P. Ubiquitous Computing in Sports: A Review and Analysis. Journal of Sports Sciences, 2009, vol. 27 (12), pp. 1335–1346. DOI: 10.1080/02640410903277427
14. Xu J. Prediction and Planning of Sports Competition Based on Deep Neural Network. Computer Intell. Neuroscience, 2022, vol. 8, 1906580. DOI: 10.1155/2022/1906580
2. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Расчет кинематических и динамических характеристик движения штанги / Л.А. Хасин, С.Б. Бурьян (Российская Федерация). – № 2017613826 дата гос. регистрации в Реестре программ для ЭВМ 03.04.2017.
3. Хасин, Л.А. Анализ техники рывка с применением нейронных сетей / Л.А. Хасин, С.Б. Потемкин // Информационные технологии и компьютерное моделирование в сфере физической культуры и спорта: материалы V Всерос. с междунар. участием науч.-практ. конф. – М., 2021. – С. 153–159.
4. Хасин, Л.А. Микроструктура техники выполнения толчка штанги тяжелоатлетами высокой квалификации / Л.А. Хасин, А.Б. Рафалович // Ученые записки ун-та им. П.Ф. Лесгафта. – 2018. – № 11 (165). – С. 382–386.
5. Хасин, Л.А. Оценивание асимметричности рывка штанги с применением скоростной съемки и математического моделирования / Л.А. Хасин, А.Л. Дроздов // Человек. Спорт. Медицина. – 2023. – № 3. – С. 62–70.
6. Хасин, Л.А. Фазовая структура и анализ техники подъема штанги на грудь по результатам скоростной 3D-съемки и математического моделирования / Л.А. Хасин, А.Л. Дроздов // Теория и практика физ. культуры. – 2022. – № 11. – С. 46–48.
7. American College of Sports Medicine position stand. Quantity and quality of exercise for developing and maintaining cardiorespiratory, musculoskeletal, and neuromotor fitness in appar-ently healthy adults: guidance for prescribing exercise / C.E. Garber, B. Blissmer, M.R. Deschenes et al. // Medicine and Science in Sports and Exercise. – 2011. – Vol. 4 (7). – Р. 1334–1359.
8. Attaway, D.C. MATLAB: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving / D.C. Attaway. – 5th Edition. – 2018. – July 11. – 4-e Book.
9. Bartlett R. Artificial intelligence in sports biomechanics: New dawn or false hope? / R. Bartlett // Journal of Sports Science and Medicine. – 2006. – Vol. 5. – Р. 474–479.
10. Bunker Rory P., Thabtah Fadi. A machine learning framework for sport result prediction. – https://doi.org/10.1016/j.aci.2017.09.005 (дата обращения: 05.10.2023).
11. Novatchkov, H. Artificial Intelligence in Sports on the Example of Weight Training / H. Novatchkov, A. Baca // J Sports Sci Med. – 2013. – Vol. 12 (1). – Р. 27–37.
12. Support vector machines for aerobic fitness prediction of athletes / M. Acikkar, M.F. Akay, K.T. Ozgunen et al. // Expert Systems with Applications. – 2009. – Vol. 36. – Р. 3596–3602.
13. Ubiquitous computing in sports: A review and analysis / A. Baca, P. Dabnichki, M. Heller, P. Kornfeind // Journal of Sports Sciences. – 2009. – Vol. 27 (12). – Р. 1335–1346.
14. Xu, Jin Prediction and Planning of Sports Competition Based on Deep Neural Network / Xu Jin // Comput Intell Neurosci. – 2022. – Vol. 8. – Р. 1906580. DOI: 10.1155/2022/1906580
References
1. Potemkin S.B., Khasin L.A. [Certificate of State Registration of a Computer Program. Construction, Training and Testing of a Neural Network for Predicting the Success of Lifting the Bar-bell on the Chest by Highly Qualified Weightlifters]. Russian Federation. No. 2023681623 State Date Registration in the Register of Computer Programs on 10.16.2023. (in Russ.)2. Khasin L.A., Buryan S.B. [Certificate of State Registration of a Computer Program. Calculation of Kinematic and Dynamic Characteristics of Rod Movement]. Russian Federation. No. 2017613826 State Date Registration in the Register of Computer Programs on 04.03.2017. (in Russ.)
3. Khasin L.A., Potemkin S.B. [Analysis of the Snatch Technique Using Neural Networks]. Informatsionnyye tekhnologii i komp’yuternoye modelirovaniye v sfere fizicheskoy kul’tury i sporta. Materialy V Vserossiyskoy s mezhdunarodnym uchastiyem nauchno-prakticheskoy konferentsii [Information Technologies and Computer Modeling in the Field of Physical Culture and Sports. Materials of the V All-Russian Scientific and Practical Conference with International Participation], 2021, pp. 153–159. (in Russ.)
4. Khasin L.A., Rafalovich A.B. [Microstructure of the Technique of Performing the Barbell Push by Highly Qualified Weightlifters]. Uchenyye zapiski universiteta im. P.F. Lesgafta [Scientific Notes of the University P.F. Lesgafta], 2018, no. 11 (165), pp. 382–386. (in Russ.)
5. Khasin L.A., Drozdov A.L. Assessing the Asymmetry of the Barbell Jerk Using High-speed Shooting and Mathematical Modeling. Human. Sport. Medicine, 2023, no. 3, pp. 62–70. (in Russ.)
6. Khasin L.A., Drozdov A.L. [Phase Structure and Analysis of the Technique of Lifting the Barbell to the Chest Based on the Results of High-speed 3D Shooting and Mathematical Model-ing]. Teoriya i praktika fizicheskoy kul’tury [Theory and Practice of Physical Culture], 2022, no. 11, pp. 46–48. (in Russ.)
7. Garber C.E., Blissmer B., Deschenes M.R. et al. American College of Sports Medicine Position Stand. Quantity and Quality of Exercise for Developing and Maintaining Cardiorespiratory, Musculoskeletal, and Neuromotor Fitness in Apparently Healthy Adults: Guidance for Prescribing Exercise. Medicine and Science in Sports and Exercise, 2011, vol. 4 (7), pp. 1334–1359. DOI: 10.1249/MSS.0b013e318213fefb
8. Attaway D.C. MATLAB: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving. 5nd ed. 2018. 4-e Book.
9. Bartlett R. Artificial Intelligence in Sports Biomechanics: New Dawn or False Hope? Journal of Sports Science and Medicine, 2006, vol. 5, pp. 474–479.
10. Bunker Rory P., Thabtah Fadi. A Machine Learning Framework for Sport Result Prediction. DOI: 10.1016/j.aci.2017.09.005
11. Novatchkov H., Baca A. Artificial Intelligence in Sports on the Example of Weight Training. Journal Sports Science Medicine, 2013, vol. 12 (1), pp. 27–37.
12. Acikkar M., Akay M.F., Ozgunen K.T. et al. Support Vector Machines for Aerobic Fitness Prediction of Athletes. Expert Systems with Applications, 2009, vol. 36, pp. 3596–3602. DOI: 10.1016/ j.eswa.2008.02.002
13. Baca A., Dabnichki P., Heller M., Kornfeind P. Ubiquitous Computing in Sports: A Review and Analysis. Journal of Sports Sciences, 2009, vol. 27 (12), pp. 1335–1346. DOI: 10.1080/02640410903277427
14. Xu J. Prediction and Planning of Sports Competition Based on Deep Neural Network. Computer Intell. Neuroscience, 2022, vol. 8, 1906580. DOI: 10.1155/2022/1906580
Опубликован
2024-12-27
Как цитировать
Бурьян, С., Хасин, Л., & Потемкин, С. (2024). ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УСПЕШНОСТИ ВЫПОЛНЕНИЯ ТЯЖЕЛОАТЛЕТИЧЕСКИХ УПРАЖНЕНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОННОЙ СЕТИ. Человек. Спорт. Медицина, 24(3), 101-106. https://doi.org/10.14529/hsm240312
Выпуск
Раздел
Спортивная тренировка
Copyright (c) 2024 Человек. Спорт. Медицина
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
