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J-GLOBAL ID：202202276134548762   整理番号：22A1036943

複雑ネットワークにおける人工知能ベースの実時間信号サンプルと多人Dragonボートレースの解析【JST・京大機械翻訳】

Artificial Intelligence-Based Real-Time Signal Sample and Analysis of Multiperson Dragon Boat Race in Complex Networks

著者 (2件)： Li Yu (College of Physical Education, Beihua University, Jilin 132013, China) ,  Liu Peihua (College of Physical Education, Beihua University, Jilin 132013, China)
資料名： Complexity  (Complexity)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2044A  ISSN： 1076-2787  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ドラゴンボートスポーツは中国の伝統的活動である。近年,トンボートスポーツは世界中でますます普及している。より多くの課題に直面しるために,運動選手が自分自身の強度を強化するのは緊急である。科学的訓練法は運動選手にとって特に重要であり,正確な訓練データは科学的訓練を支援するための基礎である。伝統的数学的統計方法は,正確に信号をサンプリングすることができず,また,リアルタイム解析を行うことができず,各競技者に特性をフィードバックする。本論文では,男性の1000m直線レースのさまざまな段階における運動選手の速度信号と心拍数信号をサンプリングするために,三軸加速度計と心拍数センサビルトインでウェアラブルデバイスを使用した。複雑なネットワーク理論に基づいて,23のノードを有するネットワークを確立して,レースの結果によりノード削除の影響を測定することによってノードの重要性を反映するように,23のノードとしてトンボートレースにおける23のトンボートボート運動選手に関して,著者らは,23のノードとして,著者らは,23の節点のボートの競技者について,著者らは,2つのノードによってネットワークを確立して,節点の重要性を反映するために,2つの節点によって,節点の重要性を反映するために,23の節点のボート選手に関して検討した。ニューラルネットワーク多層パーセプトロン(MLP)モデルを訓練に用いて,各レースステージの速度と心拍数との最適組合せ値を得た。最適値は,訓練効率を改善するのを助けることができるかどうかを検証するために,目標値としてシミュレーション人種で使われるであろう。実験結果は,この方法によって得られた最適値が,スポーツ訓練と戦術計画に有益である抗力ボートレースの結果にプラスの効果を持つことを示した。Copyright 2022 Yu Li and Peihua Liu. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 抗力 ,  シミュレーション ,  スポーツ ,  データ ,  *ネットワーク ,  解析 ,  *ボート ,  ニューラルネットワーク ,  心拍 ,  *人工知能 ,  節点 ,  モデル ,  多層パーセプトロン
準シソーラス用語： 訓練データ ,  ウェアラブルデバイス ,  プレイヤ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (41件)：

• L. Bing, Z. Zhang, The Establishment of critical Power Model of Dragon Boat Athlete and Practical Research, IEEE, Mahattan, NJ, USA, 2011.
• S. L. Xu, "Kinematics analysis of the sitting position paddling technique of Chinese university student men’s dragon boat 500m straight race," China Sport Science and Technology, vol. 31, pp. 78-81, 2021.
• Z. Z. Yu, S. Liu, J. J. Tan, "Speed structure analysis of men’s 1000m straight dragon boat race in the 18th," Asian Games, vol. 2021, no. -16, pp. 220-221, 2019.
• M. Z. Markovic, M. M. Milosavljevic, A. B. Samcovic, "A Performance Analysis of the Multilayer Perceptron in Limited Training Data Set conditions," Proceedings of the International Conference on Digital Signal Processing, IEEE Xplore, Chengdu China, July 1997.
• L. Zhang, J. Cao, J. Li, "Complex networks: Statistical properties, community structure, and evolution," Mathematical Problems in Engineering, vol. 2015, pp. 8, 2015.

タイトルに関連する用語 (5件)： 複雑ネットワーク ,  人工知能 ,  実時間 ,  信号サンプル ,  解析