ИСТИНА

В докладе рассматривается вопрос оптимизации спортивного движения в тяжелой атлетике, а именно, при подъеме штанги. Для решения этой задачи применялись различные методики, включая регрессионный анализ, экспертные системы, планирование эксперимента и пр. Нами использован подход на основе нейронных сетей, метода, который показал свою эффективность при решении задач классификации, прогнозирования, идентификации образов. Результаты оказались достаточно обнадеживающими и позволяют продолжить исследования в этом направлении. Современность требует от спортсменов, тренеров, врачей и обслуживающего персонала новых подходов к подготовке ответственных выступлений. Краткосрочное, среднесрочное и долгосрочное прогнозирование необходимо в спорте, для выстраивания планов подготовки в рамках одного или нескольких подготовительных циклов или сезонов. Прогнозирование позволяет корректировать рабочие планы специалистов и спортсменов, применять нововведения, либо напротив, испытанные ранее методики. Имея представление о спрогнозированном ранее контрольном или соревновательном результате, специалисты могут корректировать не только подготовку спортсменов, но и работу спортивных функционеров, спортивных клубов, центров и школ. Наиболее часто прогнозируются результаты спортивных игр, единоборств, это, как правило, приносит коммерческую выгоду букмекерским агентствам и конторам.Гораздо реже прогнозируются индивидуальные результаты, показатели и контрольные нормативы спортсмена, хотя именно эти результаты играют основную роль для привлечения зрителей спортивных мероприятий и дальнейшего их использования в коммерческих приложениях. Некоторые исследования в этом направлении были проведены авторами методами математического моделирования с обработкой данных, полученных средствами скоростной видеосъемки. Теперь нами сделана попытка применения методики нейронных сетей для повышения результативности спорта в области тяжелой атлетики.