Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Молодые ученые в решении актуальных проблем науки; Красноярск; Красноярск
Год издания: 2025
Ключевые слова: машинное обучение, функциональные состояния, тхэквондо, предсоревнователь-stage, алгоритмы прогнозирования, физическая готовность, психологическое состояние, оценка показателей, спортивная подготовка, machine learning, functional states, taekwondo, competition preparation stage, predictive algorithms, physical readiness, psychological state, performance assessment, sports training
Аннотация: В данном исследовании анализируется применение методов машинного обучения для прогнозирования функциональных состояний тхэквондистов на этапе подготовки к соревнованиям. Основное внимание уделяется различным алгоритмам и подходам, которые могут определить физическую готовность спортсменов и их психологическое состояние. Цель работыПоказать полностью- выявить наиболее эффективные методы, которые обеспечат точную и своевременную оценку функциональных показателей, что в свою очередь значительно повысит результаты подготовки и выступления тхэквондистов на соревнованиях. This paper examines the application of machine learning methods for predicting the functional states of taekwondo athletes during the competition preparation stage is analyzed. The focus is on various algorithms and approaches that can determine the physical readiness of athletes and their psychological condition. The aim of the work is to identify the most effective methods that ensure accurate and timely assessment of functional indicators, which in turn will significantly improve the training results and performance of taekwondo athletes in competitions.
Журнал: Молодые ученые в решении актуальных проблем науки
Номера страниц: 902-904
Место издания: Красноярск