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J-GLOBAL ID：202002245478105359   整理番号：20A2273771

事例ベース推論を用いた速度スカターの個人的最短時間の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting the Personal-Best Times of Speed Skaters Using Case-Based Reasoning

著者 (2件)： Smyth Barry (Insight Centre for Data Analytics, University College Dublin, Dublin, Ireland) ,  Willemsen Martijn C. (Jheronimus Academy of Data Science, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12311  ページ： 112-126  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スケッチングは,スキャタが様々な標準化距離で互いに競争する氷atingの形である。レースは特殊化した氷-リンク上で生じ,トラックと氷の条件のタイプは人種時間に著しい影響を与える。レース距離が増加するにつれて,ペーシングも重要な役割を果たす。本論文では,速度スカタに対する人種時間を予測することにより,マラソン時間予測に対する事例ベース推論の適用に関する最近の研究を拡張することを試みた。特に,異なる事例と特徴表現に基づく多数の事例ベース推論バリアントを提案し,追跡特異的レース予測を生成する。より短いレースとトラック調整仕上とラップ時間を用いて,より豊富な事例表現を利用することにより,最先端の予測精度を改善することが可能であることを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 標準化 ,  ラップ ,  *事例ベース推論
準シソーラス用語： 予測精度 ,  ペーシング ,  マラソン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 健康と運動のためのCBR ,  スピードスケート ,  レースタイム予測 ,  事例表現

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 事例ベース推論 ,  個人 ,  予測