ОСОБЕННОСТИ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ВЕКТОРНОГО КВАНТОВАНИЯ ПРИ РАЗРАБОТКЕ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОГО ПРОГРАММНОГО МОДУЛЯ
Authors: Крутиков А.К. 
Published: October 2024

Прогнозирование в среде физической культуры и спорта это важнейший элемент планирования тренировочного процесса и спортивных достижений. Активное развитие средств вычислительной техники и прикладного искусственного интеллекта позволяет применять современные информационные технологии и мощный математический аппарат в сфере прогнозирования. В статье приводится пример программной системы для осуществления прогнозирования спортивных результатов в индивидуальных и командных видах спорта. Описана структура системы, основные принцип её работы. Более подробно рассмотрен один из модулей системы, реализующий нейронную сеть векторного квантования и решающий задачу кластеризации данных. Метод кластеризации является одним из эффективных способов прогнозирования спортивных событий. Приводится подробный алгоритм функционирования модуля. Проанализированы результаты экспериментов с использованием данного модуля. В качестве исследуемого объекта выбран боксерский поединок между британским боксером Энтони Джошуа и российским боксером Александром Поветкинымза титул чемпиона мира. Основным прогнозируемым событием являлось определение непосредственного исхода поединка. Приведено описание одного из вариантов подготовки обучающей выборки. Представлены оценка эффективности использования сформированной обучающей выборки и результаты экспериментов. Применение модуля, реализующего нейронную сеть векторного квантования для прогнозирования результатов боксерского поединка, можно считать успешным. Прототип предлагаемой программной системы на основе некоторых моделей искусственных нейронных сетей разработан в среде MATLAB. Систему, включающую представленный в статье модуль, можно использовать не только для прогнозирования индивидуальных и командных соревнований, подобно букмекерским приложениям, но и для планирования индивидуальных достижений, например, в плавании, лёгкой атлетике и т.п., с учётом антропометрических данных и контрольных результатов, показываемых спортсменами в ходе контрольных тренировок и специальных тестов.

Forecasting in the environment of physical culture and sports is the most important element of planning the training process and sports achievements. The active development of computer technology and applied artificial intelligence allows the use of modern information technology and powerful mathematical apparatus in the field of forecasting. The article provides an example of a software system for predicting sports results in individual and team sports. The structure of the system and the basic principle of its operation are described. One of the modules of the system, which implements the neural network of vector quantization and solves the problem of data clustering, is considered in more detail. Clustering method is one of the most effective ways to predict sports events. The detailed algorithm of the module functioning is given. The results of experiments using this module are analyzed. The Boxing match between British boxer Anthony Joshua and Russian boxer Alexander Povetkin for the title of world champion was chosen as the studied object. The main predicted event was the determination of the direct outcome of the match. The description of one of the variants of training sample preparation is given. The evaluation of the effectiveness of the formed training sample and the results of experiments are presented. The use of a module that implements a neural network of vector quantization to predict the results of a Boxing match can be considered successful. The prototype of the proposed software system based on some models of artificial neural networks was developed in MATLAB. The system, which includes the module presented in the article, can be used not only for forecasting individual and team competitions, like bookmaking applications, but also for planning individual achievements, for example, in swimming, athletics, etc., taking into account anthropometric data and control results shown by athletes during control trainings and special tests.