Method of Consequences Inference from New Facts in Case of an Incomplete Knowledge Base

Dolzhenkova, Maria; Meltsov, Vasily; Strabykin, Dmitry

doi:10.17485/ijst/2016/v9i39/100413

Cited by 7 publications

(2 citation statements)

References 12 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…In the latter case, we can distinguish several basic approaches and elements of the mathematical apparatus, implemented with the help of modern technologies for designing software systems [9,10,11,12]: -use of time series analysis apparatus, including two main methods-extrapolation method and regression analysis method [13,14];…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Neural Network of Vector Quantization as a Tool for Predicting Sports Achievements in Individual and Team Sports

Krutikov¹,

Meltsov²,

Podkovyrin³

2019

Proceedings of the First International Volga Region Conference on Economics, Humanities and Sports (FICEHS 2019)

View full text Add to dashboard Cite

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.

show abstract

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Neural Network of Vector Quantization as a Tool for Predicting Sports Achievements in Individual and Team Sports

Krutikov¹,

Meltsov²,

Podkovyrin³

2019

Proceedings of the First International Volga Region Conference on Economics, Humanities and Sports (FICEHS 2019)

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…При прогнозировании с использованием средств машинного обучения такой набор данных называют обучающим набором, или обучающей выборкой [1]. Среди наибо-лее популярных средств ИИ, применяемых в качестве инструмента прогнозирования, можно выделить генетические алгоритмы, экспертные системы на основе логического вывода [2], математические средства моделирования [3], искусственные нейронные сети [4,5,6], в том числе комбинированные решения на основе нейронных сетей [7] ансамбли нейронных сетей [8].…”

unclassified

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

Krutikov¹,

Klyukin²,

Podkovyrin³

et al. 2023

НО ТН (SR TS)

View full text Add to dashboard Cite

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.

show abstract

Knowledge Processing Method with Calculated Functors

Meltsov

Kuvaev

Жукова

2019

Cyber-Physical Systems and Control

View full text Add to dashboard Cite

Method of Consequences Inference from New Facts in Case of an Incomplete Knowledge Base

Cited by 7 publications

References 12 publications

Neural Network of Vector Quantization as a Tool for Predicting Sports Achievements in Individual and Team Sports

Neural Network of Vector Quantization as a Tool for Predicting Sports Achievements in Individual and Team Sports

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

Knowledge Processing Method with Calculated Functors

Contact Info

Product

Resources

About