|Generate QR code
Open Access
Subscription Access
Genetic algorithms and machine learning to optimize athletes' training
Abstract
The article presents the results of using the author's software solution based on genetic algorithms, intended for diagnosing the physical condition of an athlete and selecting an individual training regimen.
About the Authors
S. Petrov
Гродненский государственный университет им. Янки Купалы (ГрГУ)
Belarus
Belarus
Sergey Petrov
A. Kadan
Гродненский государственный университет им. Янки Купалы (ГрГУ)
Belarus
Belarus
Alexander Kadan
S. Zaikova
Гродненский государственный университет им. Янки Купалы (ГрГУ)
Belarus
Belarus
Svetlana Zaikova
N. Zhestkin
Гродненский государственный университет им. Янки Купалы (ГрГУ)
Belarus
Belarus
Nikita Zhestkin
References
1. А.И. Урбанович, А.М. Кадан, С.А. Зайкова. Кроссплатформенное приложение для диагностики и профилактики тиннитуса // Наука и инновации. 2022. №6. С. 80–83.
2. Петров С.В. О вкладе частоты сердечных сокращений и систолического выброса крови в формирование минутного объема кровообращения / С.В. Петров // Вопросы экспериментальной и клинической физиологии: сборник научных трудов, посвященный 100-летию со дня рождения Аринчина Н.И.– Гродно, 2014. С. 246–251.
3. С.В. Петров, Е.М. Балдин, В.Е. Лявшук. R: GUI на примере. Оснастите свои статистические приложения графическим интерфейсом // Linux Format. 2010. №3(129). С. 62–65.
4. Введение в машинное обучение и искусственные нейронные сети // https://foobar167.github.io/page/vvedeniye-v-mashinnoye-obucheniye-i-iskusstven nyye-neyronnyye-seti.html.
5. Мищенко В.А. Использование генетических алгоритмов в обучении нейронных сетей / Мищенко В.А, Коробкин А.А. // https://science-education.ru/ru/article/view?id=5138.
6. Абахин А.В. Технология планирования микроциклов подготовки спортсменов в циклических видах спорта с использованием имитационного моделирования / А.В. Абахин [и др.] // http://prosportlab.com/works/pedagogy/work-5.
7. Soetaert K. Solving ODEs, DAEs, DDEs and PDEs in R / K. Soetaert, T. Petzoldt // Journal of Numerical Analysis, Industrial and Applied Mathematics (JNAIAM). 2011. №6(1–2). P. 51–65.
8. Scrucca L. GA: A Package for Genetic Algorithms in R // Journal of Statistical Software. 2013. №53(4). P. 21–37.
9. Scrucca L. On some extensions to GA package: hybrid optimisation, parallelisation and islands evolution // The R Journal. 2017. №9(1). P. 187–206.
Review
For citations:
Petrov S., Kadan A., Zaikova S., Zhestkin N. Genetic algorithms and machine learning to optimize athletes' training. Science and Innovations. 2023;1(12):48-51. (In Russ.)
Views: 65
Email this article 