Журнал зарегистрирован в Управлении Федеральной службы по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций ПИ № ФС77-41672 от 13 августа 2010г. Журнал размещен в открытом бесплатном доступе на сайте www.ntvp.ru, и в Научной электронной библиотеке (участвует в программе по формированию РИНЦ). Журнал включен ВАК РФ в перечень научных журналов, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук. Подписной индекс в объединенном каталоге «Пресса России» № 12025.
Planning and forecasting in sport is an integral element of the sphere and system of physical culture and sport functioning, and many related areas of activity. The development of information technologies, methods and means of artificial intelligence gives wide opportunities for their application in the field of sports forecasting. The article describes the features of design and application of the system that predicts sports results in team and individual sports.The functional structure of the system is given, the basic principles of its operation are considered. A feature of the structure is the introduction of a data clustering module based on a neural network of vector quantization of signals. The algorithm of this module functioning and the possibility of its expansion for detailing the formed forecast is described. The recommendations to users on the formation and detailing of the overall sample, evaluation of the generated sample effectiveness and analysis of the results are defined. The results of experiments on synthetic samples and real methods are presented and analyzed. Convenient and intuitive interface allows the system to be used by specialists of different profiles in the field of physical culture and sports, starting with the athletes themselves and ending with the heads of sports clubs, organizations and federations.
В статье описывается эксперимент по прогнозированию количества золотых медалей, серебряных медалей и общего места в неофициальном командном зачете XXIV Зимних Олимпийских игр для команды Олимпийского комитета России. Прогноз производится с использованием обобщенно-регрессионной нейронной сети и сети с радиально-базисными функциями. Описывается ход прогнозирования, проблемы, которые возникают при осуществлении прогнозов данного типа. В результате выявлен ряд проблем, часть из которых предлагается решать с использованием каскада сетей. Предлагается ряд конфигураций каскада, описываются особенности формирования обучающей выборки и разбиения выборки для обучения модулей по ярусам каскада. Описывается ход прогнозирования, результаты прогнозирования представлены в таблицах, фрагменты обучающей выборки представлены на графиках. целью исследования является оптимизация и повышение точности процесса планирования спортивной подготовки сборных команд и прогнозирование неофициального медального зачёта в мультиспортивных состязаниях с использованием системы на основе каскада нейронных сетей. Произведен анализ полученных данных, рассмотрена целесообразность использования каскада сетей как средства прогнозирования. Описаны проблемы обучающей выборки, рассматривается перспектива разработки алгоритма определения ключевых прогнозоформирующих предикторов обучающей выборки и использования алгоритма для предобработки выборки и обучения каскада. Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, прогноз, спортивный результат, нейрон, прогнозирование, алгоритм обучения, обучающая выборка, обобщенно-регрессионная нейронная сеть, нейронная сеть с радиально-базисными функциями, каскадная нейронная сеть, каскадная структура, Олимпийские игры, неофициальный командный зачет, каскад ASSEMBLING ARTIfICIAL NEURAL NETWORKS TO PREDICT ThE RESULTS Of ThE XXIV OLYMPIC WINTER GAMES 2022
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.