Formation of a Fragmented Training Sample in an Specialized Sports Event Forecasting System

Abstract

В данной работе описывается подход к построению фрагментированной обучающей выборки. На основе фрагментированной обучающей выборки строится каскад нейросетевых модулей, который является инструментом прогнозирования спортивных результатов в индивидуальных и командных спортивных дисциплинах. При фрагментировании обучающей выборки ключевую роль играют логические зависимости между ее параметрами. Само детальное разбиение на фрагменты построено на наличии прямой логической и/или транзитивной зависимости между набором (фрагментом) параметров и результирующим вектором, являющимся частью зависимого набора (фрагмента) параметров. Приводятся схематические изображения логических зависимостей между фрагментами выборки. Описывается пример фрагментирования обучающей выборки для прогнозирования спортивного события, а также приводится результат эксперимента с использованием полученной фрагментированной выборки. Рассматриваются вопрос автоматизированного определения логических зависимостей, формирования фрагментов выборок, нормализация и автоматизированный сбор данных обучающей выборки. Формирование фрагментированной обучающей выборки позволяет формировать нейросетевой каскад, который, в свою очередь, является «решающей» частью специализированной системы прогнозирования спортивных результатов. В свою очередь, алгоритмы формирования обучающей выборки и обучения отдельных нейросетевых блоков служат частью блока, управляющего «решающей» частью системы.