Євген Олександрович Наумець; Оксана Анатоліївна Войтенко; Тарас Андрійович Клименко; Юрій Васильович Човнюк

doi:10.36074/grail-of-science.21.08.2026.041

ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДІВ ТЕОРІЇ НЕЧІТКИХ МНОЖИН ТА ОБРОБКИ ЕКСПЕРТНОЇ ІНФОРМАЦІЇ У АЛГОРИТМІЧНОМУ ЗАБЕЗПЕЧЕННІ АВТОМАТИЗОВАНОГО РОЗПІЗНАВАННЯ КОМПОНЕНТ ФУНКЦІОНАЛЬНОГО СТАНУ СПОРТСМЕНІВ

Authors

Євген Олександрович Наумець Київський національний університет будівництва і архітектури, Україна https://orcid.org/0000-0002-0437-3205
Оксана Анатоліївна Войтенко Київський національний університет будівництва і архітектури, Україна https://orcid.org/0000-0002-1357-0518
Тарас Андрійович Клименко Київський національний університет будівництва і архітектури, Україна https://orcid.org/0000-0003-1219-3834
Юрій Васильович Човнюк Міжнародна Кадрова Академія (МКА) з економіки і фінансів, Україна; Київський національний університет будівництва і архітектури, Україна

DOI:

https://doi.org/10.36074/grail-of-science.21.08.2026.041

Keywords:

методи теорії нечітких множин, лінгвістичні змінні, обробка експертної інформації, алгоритмічне забезпечення, автоматизоване розпізнавання, компоненти функціонального стану, спорт вищих досягнень, тренерська діяльність

Summary

Описується алгоритмічне забезпечення системи автоматизованого розпізнавання компонент функціонального стану (ФС) спортсменів (зокрема, тих, що спеціалізуються у ігрових видах спорту), яке засноване на представленні параметрів їх ФС у виді лінгвістичних змінних, котрі є, у свою чергу, «експертами», що ранжують альтернативні діагностичні рішення. Результатом роботи системи є вектор ранжування альтернативних «діагнозів» ФС (як, до речі, й стадій його порушення), який отримують за допомогою методу пошуку медіани Кемені – результуючого ранжування альтернатив групою «експертів». У тренерській практиці показана висока ефективність системи автоматизованої діагностики, зокрема, ранніх стадій порушень ФС спортсменів (особливо у період їх передзмагальної напруженої підготовки) – досить складних для розпізнавання й детального опису традиційними методами, кількісна оцінка котрих є доволі важкою завдяки їх високій невизначеності, динамічності та оборотності. Розроблене алгоритмічне забезпечення може бути використане при розв’язуванні задач автоматизованої підтримки прийняття рішень. Перспективними напрямками його вдосконалення може стати розробка модуля автоматичної оптимізації положення реперів за критерієм мінімуму помилок діагностики та використання при прийнятті рішення метризованих ранжувань [5] у спорті вищих досягнень, при формуванні збірної команди країни з конкретного виду спорту для участі у змаганнях світового та європейського (або олімпійського) рівня. Саме у цьому випадку при прийнятті рішення враховується не ранг, а власне вага альтернативи.

Downloads

PDF

Downloads

Download data is not yet available.

License

References

Генкин А.А., Медведев В.И. Прогнозирование психофизиологических состояний. – Л.: Наука, 1973.

Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к понятию приближённого решения. – М.: Наука, 1982.

Нечёткие множества и теория возможностей. Последние достижения/ Под ред. Р.Р. Ягера. – М.: Радио и связь, 1986.

Усов В.М., Кукушкин Ю.А. и др. Актуальные вопросы создания экспертно-консультативных систем в интересах ранней диагностики стрессогенных заболеваний у лётчиков. Клинико- физиологические аспекты медицинской реабилитации лётного состава. Тез. докл. Научно- практической конференции. Гатчина, 1996.

Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. – М.: Радио и связь, 1982.

Арабидзе Г.Г. Тактика лечения больных с мягкой артериальной гипертонией. Русский медицинский журнал. 1998. Т. 3. №2.

Сидоренко Г.И. Ранняя инструментальная диагностика гипертонической болезни и атеросклероза. – Минск: Беларусь, 1973.

Бобровницкий И.П., Пономаренко В.А. Антропоэкологические аспекты профессионального здоровья и некоторые биохимические подходы к проблеме его оценки у лиц опасных профессий. Космическая биология и авиакосмическая медицина. 1991. Т. 25. №2.

Богомолов А.В. Использование лингвистических переменных и методов обработки экспертной информации для автоматизированного распознавания ранних стадий нарушений функционального состояния человека. Информационные технологии. 2000. №8. С. 50-54.