Розмір шрифта:
ОСОБЛИВОСТІ КОМБІНОВАНОГО ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ ТА НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ В ІНФОРМАЦІЙНІЙ ТЕХНОЛОГІЇ ІНДИВІДУАЛЬНОГО ПЛАНУВАННЯ СПОРТИВНИХ ТРЕНУВАНЬ
Остання редакція: 2026-05-21
Анотація
Запропоновано підхід до підвищення ефективності інформаційної технології індивідуального планування
спортивних тренувань на основі комбінованого застосування методів нечіткої логіки, нейронних мереж та
суб'єктивного зворотного зв'язку. Наведено особливості побудови системи нечіткого виведення типу Мамдані
для м'якої класифікації тренувального навантаження та визначено підходи до формування предиктивної
моделі на основі багатошарового перцептрону для прогнозування динаміки спортивних результатів і ризику
перетренованості. Обґрунтовано доцільність використання механізму зворотного зв'язку на основі шкали RPE
для адаптивного коригування тренувальних планів.
FEATURES OF THE COMBINED APPLICATION OF FUZZY LOGIC AND NEURAL NETWORK METHODS IN THE INFORMATION TECHNOLOGY FOR INDIVIDUAL SPORTS TRAINING PLANNING
Abstract:
An approach to improving the efficiency of the information technology for individual sports training planning based
on the combined application of fuzzy logic, neural network, and subjective feedback methods is proposed. The features
of constructing a Mamdani-type fuzzy inference system for soft classification of training load are presented, and
approaches to building a predictive model based on a multilayer perceptron for forecasting sports performance
dynamics and overtraining risk are defined. The feasibility of using an RPE-based feedback mechanism for adaptive
adjustment of training plans is substantiated.
спортивних тренувань на основі комбінованого застосування методів нечіткої логіки, нейронних мереж та
суб'єктивного зворотного зв'язку. Наведено особливості побудови системи нечіткого виведення типу Мамдані
для м'якої класифікації тренувального навантаження та визначено підходи до формування предиктивної
моделі на основі багатошарового перцептрону для прогнозування динаміки спортивних результатів і ризику
перетренованості. Обґрунтовано доцільність використання механізму зворотного зв'язку на основі шкали RPE
для адаптивного коригування тренувальних планів.
FEATURES OF THE COMBINED APPLICATION OF FUZZY LOGIC AND NEURAL NETWORK METHODS IN THE INFORMATION TECHNOLOGY FOR INDIVIDUAL SPORTS TRAINING PLANNING
Abstract:
An approach to improving the efficiency of the information technology for individual sports training planning based
on the combined application of fuzzy logic, neural network, and subjective feedback methods is proposed. The features
of constructing a Mamdani-type fuzzy inference system for soft classification of training load are presented, and
approaches to building a predictive model based on a multilayer perceptron for forecasting sports performance
dynamics and overtraining risk are defined. The feasibility of using an RPE-based feedback mechanism for adaptive
adjustment of training plans is substantiated.
Ключові слова
інтелектуальні системи; нечітка логіка; нейронна мережа; інформаційні технології; індивідуальне планування спортивних тренувань; адаптивні алгоритми; фітнес-застосунки.
Посилання
D.T. Mukhamediyeva, U.U.Khasanov (2022). Mamdani fuzzy logic apparatus for solving classification
problems problems. Journal of Fundamental and Applied Research Vol. 2, Issue 4 (2022) 20220023. URL:
https://www.jfar.uz/volumes/2022/4/articles/2.pdf
Зінов’єва О. Г., Лубко Д. В. Алгоритм Мамдані в системах нечіткого виведення // Сучасні комп’ютерні
та інформаційні системи і технології : матеріали ІІІ Всеукраїнської наук.-практ. інтернет-конф.
(Запоріжжя, 12–19 грудня 2022 р.). Запоріжжя : ТДАТУ, 2022. С. 74–79.
Зінов’єва О. Г. Використання нечіткої логіки в системах прийняття рішень. Вісник Херсонського
національного технічного університету. 2025. № 1 (92). Ч. 2. С. 71–75. DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.1.2.10
Руденко О. Г. Нейромережеве прогнозування часових рядів на основі багатошарового персептрона /
О. Г. Руденко, О. О. Безсонов, О. С. Романюк // Управління розвитком. – 2019. – Т. 17, № 1. – С. 23-34.
DOI http://dx.doi.org/10.21511/dm.5(1).2019.03
Danny Maupin, Ben Schram, Elisa Canetti, Robin Orr. The Relationship Between Acute: Chronic Workload
Ratios and Injury Risk in Sports: A Systematic Review // Open Access Journal of Sports Medicine. – 2020. –
Vol. 11. – P. 51–75. DOI: https://doi.org/10.2147/OAJSM.S231405
Adrien Sedeaud, Quentin De Larochelambert, Issa Moussa, Didier Brasse, Jean-Maxence Berrou, Stephanie
Duncombe, Juliana Antero, Emmanuel Orhant, Christopher Carling, Jean-Francois Toussaint. Does an Optimal
Relationship Between Injury Risk and Workload Represented by the “Sweet Spot” Really Exist? An Example
From Elite French Soccer Players and Pentathletes // Frontiers in Physiology. – 2020 – Vol. 11. DOI:
https://doi.org/10.3389/fphys.2020.01034
Monoem Haddad, Georgios Stylianides, Leo Djaoui, Alexandre Dellal, Karim Chamari. Session-RPE Method
for Training Load Monitoring: Validity, Ecological Usefulness, and Influencing Factors // Frontiers in
Neuroscience. – 2017 – Vol. 11. DOI: https://doi.org/10.3389/fnins.2017.00612
Антонюк Олександр, Павлюк Анна, Олійник Костянтин. Методи визначення одноповторного
максимуму (1ПМ) у фітнес-програмах силового спрямування. (2025). Physical Culture And Sport:
Scientific Perspective, 2, 296-300. https://doi.org/10.31891/pcs.2025.2.38
problems problems. Journal of Fundamental and Applied Research Vol. 2, Issue 4 (2022) 20220023. URL:
https://www.jfar.uz/volumes/2022/4/articles/2.pdf
Зінов’єва О. Г., Лубко Д. В. Алгоритм Мамдані в системах нечіткого виведення // Сучасні комп’ютерні
та інформаційні системи і технології : матеріали ІІІ Всеукраїнської наук.-практ. інтернет-конф.
(Запоріжжя, 12–19 грудня 2022 р.). Запоріжжя : ТДАТУ, 2022. С. 74–79.
Зінов’єва О. Г. Використання нечіткої логіки в системах прийняття рішень. Вісник Херсонського
національного технічного університету. 2025. № 1 (92). Ч. 2. С. 71–75. DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.1.2.10
Руденко О. Г. Нейромережеве прогнозування часових рядів на основі багатошарового персептрона /
О. Г. Руденко, О. О. Безсонов, О. С. Романюк // Управління розвитком. – 2019. – Т. 17, № 1. – С. 23-34.
DOI http://dx.doi.org/10.21511/dm.5(1).2019.03
Danny Maupin, Ben Schram, Elisa Canetti, Robin Orr. The Relationship Between Acute: Chronic Workload
Ratios and Injury Risk in Sports: A Systematic Review // Open Access Journal of Sports Medicine. – 2020. –
Vol. 11. – P. 51–75. DOI: https://doi.org/10.2147/OAJSM.S231405
Adrien Sedeaud, Quentin De Larochelambert, Issa Moussa, Didier Brasse, Jean-Maxence Berrou, Stephanie
Duncombe, Juliana Antero, Emmanuel Orhant, Christopher Carling, Jean-Francois Toussaint. Does an Optimal
Relationship Between Injury Risk and Workload Represented by the “Sweet Spot” Really Exist? An Example
From Elite French Soccer Players and Pentathletes // Frontiers in Physiology. – 2020 – Vol. 11. DOI:
https://doi.org/10.3389/fphys.2020.01034
Monoem Haddad, Georgios Stylianides, Leo Djaoui, Alexandre Dellal, Karim Chamari. Session-RPE Method
for Training Load Monitoring: Validity, Ecological Usefulness, and Influencing Factors // Frontiers in
Neuroscience. – 2017 – Vol. 11. DOI: https://doi.org/10.3389/fnins.2017.00612
Антонюк Олександр, Павлюк Анна, Олійник Костянтин. Методи визначення одноповторного
максимуму (1ПМ) у фітнес-програмах силового спрямування. (2025). Physical Culture And Sport:
Scientific Perspective, 2, 296-300. https://doi.org/10.31891/pcs.2025.2.38
Повний текст:
PDF