Модели данных и алгоритмы их обработки при построении интегральных оценок надежности и работоспособности спортсменов
Построены интегральные оценки для прогнозирования надежности функционирования организма спортсмена в различных условиях жизнедеятельности. Побудовано інтегральні оцінки для прогнозування надійності функціонування організму спортсмена в різних умовах життєдіяльності. Integral estimates to predict rel...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Компьютерная математика |
|---|---|
| Datum: | 2013 |
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2013
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84740 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Модели данных и алгоритмы их обработки при построении интегральных оценок надежности и работоспособности спортсменов / Н.И. Аралова, В.И. Вишенский, Ю.Н. Онопчук // Компьютерная математика. — 2013. — № 1. — С. 151-161. — Бібліогр.: 10 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860206070225436672 |
|---|---|
| author | Аралова, Н.И. Вишенский, В.И. Онопчук, Ю.Н. |
| author_facet | Аралова, Н.И. Вишенский, В.И. Онопчук, Ю.Н. |
| citation_txt | Модели данных и алгоритмы их обработки при построении интегральных оценок надежности и работоспособности спортсменов / Н.И. Аралова, В.И. Вишенский, Ю.Н. Онопчук // Компьютерная математика. — 2013. — № 1. — С. 151-161. — Бібліогр.: 10 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Компьютерная математика |
| description | Построены интегральные оценки для прогнозирования надежности функционирования организма спортсмена в различных условиях жизнедеятельности.
Побудовано інтегральні оцінки для прогнозування надійності функціонування організму спортсмена в різних умовах життєдіяльності.
Integral estimates to predict reliability of a body of an athlete functioning in the various life conditions are constructed.
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:12:24Z |
| format | Article |
| fulltext |
Компьютерная математика. 2013, № 1 151
Математические
модели в биологии
и медицине
Построены интегральные оценки
для прогнозирования надежности
функционирования организма спорт-
смена в различных условиях жиз-
недеятельности.
Н.И. Аралова, В.И. Вишенский, Ю.Н. Онопчук,
2013
Н.И. АРАЛОВА, В.И. ВИШЕНСКИЙ, Ю.Н. ОНОПЧУК
Компьютерная математика. 2013, № 1 152
УДК 004.925.8
Н.И. АРАЛОВА, В.И.
ВИШЕНСКИЙ, Ю.Н.
ОНОПЧУК
МОДЕЛИ ДАННЫХ И
АЛГОРИТМЫ
ИХ ОБРАБОТКИ ПРИ
ПОСТРОЕНИИ
ИНТЕГРАЛЬНЫХ
ОЦЕНОК
НАДЕЖНОСТИ
И
РАБОТОСПОСОБНО
СТИ СПОРТСМЕНОВ
Введение. Современный
спорт высоких достижений
предъявляет высокие требо-
вания к физическому и пси-
хофизиологическому статусу
спортсменов. Для оценки
этих составляющих и функ-
ционального состояния в це-
лом разработан ряд матема-
тических моделей [1 – 5], ос-
нову которых составляют
уравнения линейной регрес-
сии. Степень адекватности
построенных моделей зави-
сит от учета объективных
законов саморегуляции и са-
моорганизации функцио-
нальных систем организма,
обеспечивающих его нор-
мальную жизнедеятельность
при различных внутренних и
внешних возмущениях [2], в
том числе и при экстремаль-
ных нагрузках. Организм
спортсмена при выполнении
им нагрузок обязан обеспечивать и поддер-
живать не только свою жизнедеятельность,
но наилучшее выполнение поставленной за-
дачи. При такой постановке задачи, инте-
гральной оценкой функционального состоя-
ния спортсмена могла бы служить надеж-
ность выполнения тех или иных функций. В
частности, такие требования предъявляются
к спортсменам, занимающихся спортивными
единоборствами (бокс, кикбоксинг, класси-
ческая и вольная борьба и многие другие ви-
ды единоборств), Естественно, что поединок
должен вестись по заранее определенным
правилам, которые, в том числе, определяют
формулу выигрыша одного из противников в
динамической игре. Успех игрока в спортив-
ном
МОДЕЛИ ДАННЫХ И АЛГОРИТМЫ ИХ ОБРАБОТКИ ПРИ ПОСТРОЕНИИ …
Компьютерная математика. 2013, № 1 153
поединке зависит прежде всего от его функционального состояния на момент
поединка, которое интегрально включает оценку физического здоровья, психо-
физиологических функций, оценку его энергетических ресурсов и степень его
профессиональной подготовленности.
Выигрыш игрока в различных видах единоборств определяется по разному.
Более того, даже в одном и том же виде правила игры и формула выигрыша ме-
няется со временем. Однако в спортивной борьбе игра считается завершенной и
выигрыш бесспорный, если игрок уложил противника на ковер и тот коснулся
ковра обеими лопатками. Если же в отведенное, заранее определенное время
игры этого не случилось, – итог игры определяется судьями на основании оце-
нок эффективности применения противниками борцовских приемов. Общая
оценка является аддитивной функцией, однако экспертные оценки указывают,
что более высоко оцениваются успешные приемы, активность игрока в конце
раундов (периодов), так как решение судей субъективно. Поэтому игроки долж-
ны так распределить свой ограниченный энергетический ресурс, чтобы в конце
периодов игры выглядеть предпочтительнее соперника.
Работа игрока на ковре, ринге состоит из движений и концентрации усилий
на сокращение мышц при выполнении борцовских или боксерских приемов.
Каждый из этих видов работы мышц требует затраты энергии.
Очевидно, что высокая надежность функционирования организма в целом
может поддерживаться лишь при условии надежности функционирования всех
систем организма – дыхания и кровообращения, иммунной, центральной и пе-
риферической нервной системы и др. [2]. Если предположить, что все системы
организма функционируют нормально, то надежность в значительной степени
зависит от состояния психофизиологических функций и возможностей системы
дыхания и кровообращения обеспечить соответствующий нагрузке уровень ме-
таболизма в тканях. Таким образом, при оценке физического статуса спортсмена
определяющими являются физиологические данные, характеризующие состоя-
ние функциональной системы дыхания.
Цель данной статьи – выбор модели данных и разработка алгоритмов оцен-
ки физического статуса спортсмена на основе показателей, характеризующих
функциональную систему дыхания.
Функциональная система дыхания рассматривается как самоорганизованная
динамическая система, в которой управляемым объектом является процесс мас-
сопереноса и массообмена респираторных газов, а саморегуляция осуществляет-
ся системой физиологических механизмов, включающей центральные, локаль-
ные и гуморальные звенья [6]. Цель такой саморегуляции – поддержание газово-
го гомеостаза организма при различных возмущениях внешней и внутренней
среды. Современная физиология выделяет структурные звенья массопереноса и
массообмена респираторных газов (дыхательные пути, альвеолярное простран-
ство, кровь легочных капилляров, артериальная кровь, ткани и кровь тканевых
капилляров, смешанная венозная кровь). Основными параметрами, по которым
судят о состоянии функциональной системы дыхания, являются парциальные
Н.И. АРАЛОВА, В.И. ВИШЕНСКИЙ, Ю.Н. ОНОПЧУК
Компьютерная математика. 2013, № 1 154
давления (напряжения) кислорода 2pO и углекислого газа 2pCO в альвеоляр-
ном пространстве, крови и тканях. Функционально данные звенья объединены в
систему внешнего дыхания, сердечно-сосудистую систему и систему крови.
Опыт использования математической модели функциональной системы ды-
хания [7, 8], физиологические и клинические данные свидетельствуют, что для
широкого класса возмущений, действующих на организм, определяющим при
самоорганизации основной функции дыхания является гипоксический стимул.
Повышение чувствительности организма к гиперкапнии и снижение к гипоксии
обычно связывается со среднесрочной адаптацией к условиям жизнедеятельно-
сти. Поэтому в данной работе при разработке моделей данных и алгоритмов
оценки состояния организма использованы данные, характеризующие процессы
доставки кислорода к тканям и его массообмена, и определяемые в клинической
практике.
Оценку надежности функционирования системы дыхания будем строить с
учетом простых (первичных) данных, характеризующих каждое звено структу-
ры, и их производных (интегральных) показателей.
Дадим краткое описание моделей данных для каждого из рассматриваемых
звеньев системы.
1. Система внешнего дыхания. Внешнее дыхание обеспечивается в основ-
ном работой дыхательных мышц, регулируемой центральной и вегетативной
нервной системами в соответствии с кислородным запросом организма. В ее со-
став входят подсистемы организации процесса массопереноса газа ( 1S ) и вегета-
тивного обеспечения внешнего дыхания. Наиболее существенными для обеспе-
чения адекватности основной функции дыхания в звене ( 1S ) является показа-
тель МОД, более простыми – частота дыхания (ЧД) и дыхательный объем (ДО).
Поэтому 1S можно представить в виде:
),,(11 ДОЧДМОДSS = . (1)
2. Система движения кислорода в дыхательных путях ( 2S ). Конечная
цель данного звена – формирование необходимого при заданных условиях
жизнедеятельности 2Op A (парциального давления кислорода в альвеолярном
пространстве).
Наиболее информативным показателем данного звена процесса 2Аq O – ско-
рость поступления кислорода в альвеолы.
Качество процесса оценивается показателями экономичности (VE ) и эффек-
тивности (VA ). Данные, характеризующие данное звено функциональной систе-
мы дыхания, условно можно представить такой параметрической записью:
2 2 2 2( ; , , )A AS S q O VE VA p O= , (2)
где перед точкой с запятой перечислены производные показатели (интеграль-
ные), а после нее – простые (первичные) показатели.
МОДЕЛИ ДАННЫХ И АЛГОРИТМЫ ИХ ОБРАБОТКИ ПРИ ПОСТРОЕНИИ …
Компьютерная математика. 2013, № 1 155
Поддержание адекватного возмущающему воздействию МОД осуществля-
ется регуляторными механизмами. Степень их напряжения при компенсации
возмущений оценивается величинами, получаемыми в результате статистиче-
ской обработки наблюдаемых данных в сериях планируемых экспериментов.
Степень напряжения вегетативного обеспечения внешнего дыхания целесо-
образно рассчитывать раздельно по параметрам ЧД и ДО. Поэтому в системе
вегетативного обеспечения внешнего дыхания выделяются подсистемы 3S и
4S , описания моделей данных для которых идентичны. Для примера более под-
робно представим используемые данные для 3S .
Производный (интегральный) показатель для 3S – индекс напряжения веге-
тативной системы по показателю ЧД ( ЧДИН ), отражающий соотношение между
основными статистическими показателями внешнего дыхания и характеризую-
щий степень напряжения систем краткосрочной адаптации к изменению условий
жизнедеятельности и степень централизации процессов управления [9]. В каче-
стве первичных (простых) показателей используются:
ЧДМ – математическое ожидание ЧД;
ЧДδ – относительная величина среднего отклонения ЧД от нормы (в %);
ЧД∆χ – длина максимального разброса наблюдений ЧД в экспериментах;
ЧДD – общая дисперсия ЧД;
ЧДD1 , ЧДD2 , ЧДD3 – дисперсии медленных волн первого, второго и третье-
го порядка для ЧД с помощью которых анализируется формирование средней
ЧД под влиянием нервных сигналов подкорковых высокочастотных нервных
центров.
Таким образом,
3 3 1 2 3( ; , , , , , , )ЧД ЧД ЧД ЧД ЧД ЧД ЧД ЧДS S ИН М D D D D= δ ∆χ . (3)
Аналогично формируется модель данных, характеризующих напряжение
системы вегетативного обеспечения внешнего дыхания по определению ДО:
4 4 1 2 3( ; , , , , , , ).ДО ДО ДО ДО ДО ДО ДО ДОS S ИН М D D D D= δ ∆χ (4)
3. Система переноса газов артериальной кровью состоит из подсистем
обеспечения циркуляции крови ( 5S ) переноса газов кровью 6S , подсистем
7S , 8S контроля и регуляции доставки кислорода кровью к тканям.
Принудительная циркуляция крови обеспечивается работой сердечных
мышц (исполнительный орган регуляции).
Наиболее общим показателем, характеризующим адекватный уровень рабо-
ты сердца является МОК. В качестве простых показателей используются удар-
ный объем (УО), частота сердечных сокращений (ЧСС), общее периферическое
сопротивление (ОПС), объем сердечного выброса (ОСВ), систолическое (АДС)
Н.И. АРАЛОВА, В.И. ВИШЕНСКИЙ, Ю.Н. ОНОПЧУК
Компьютерная математика. 2013, № 1 156
и диастолическое (АДД) артериальное давление. Все параметры связаны форми-
рованием МОК, однако роль каждого в развитии патологий своеобразна. Пара-
метрическая запись модели данных для подсистемы 5S может быть представле-
на в виде
5 5( ; , , , , , ).S S МОК УО ЧСС ОПС ОСВ АДС АДД= (5)
Система транспорта газов артериальной кровью обычно описывается моде-
лью данных:
6 6 2 2( ; , , ),a aS S q O HE HA p O= (6)
где 2Oqa – скорость транспорта кислорода артериальной крови;
HE – гемодинамический эквивалент, характеризующий экономичность
доставки кислорода тканям;
HA – коэффициент эффективности доставки кислорода;
2Opa – напряжение кислорода в артериальной крови.
Напряженность регуляторных механизмов системы кровообращения можно
характеризовать данными, формирующимися на основе методов статистической
обработки первичных показателей гемодинамики – ударного объема и ЧСС.
С целью разграничения нарушений в системе регуляции строятся модели дан-
ных подсистем 7S , 8S , систем вегетативного обеспечения управлением сердеч-
ной мышцей по формированию УО и ЧСС. Основными производными показате-
лями в данных моделях являются индексы напряженности УОИН и ЧССИН .
Заметим, что синергизм в работе механизмов регуляции систем внешнего дыха-
ния и центральной гемодинамики в какой то мере учтен использованием в
7S , 8S величин дисперсии УО, ЧСС под влиянием дыхательных волн внешнего
дыхания ( ЧССУО DD 00 , ).
7 7 0 1 2 3( ; , , , , , , , ).УО УО УО УО УО УО УО УО УОS S ИН М Д Д Д Д Д= δ ∆χ (7)
8 8 0 2 3( ; , , , , , , , )ЧСС ЧСС ЧСС ЧСС ЧСС ЧСС ЧССО ЧСС ЧССS S ИН М Д Д Д Д Д= δ ∆χ . (8)
4. Система тканевого дыхания. Основным показателем, характеризующим
интенсивность метаболических процессов, наблюдаемым и снимаемым при об-
следованиях, является скорость потребления кислорода организмом 2Oq t . При
оценке здоровья целостного организма знание данного показателя достаточно.
Однако для характеристики тканевого в отдельных органах необходимо знание
2pO и периферического сопротивления току крови в тканевых капиллярах.
К сожалению, современные методики не всегда гарантируют возможность одно-
временного получения данных по разным тканевым регионам. Поэтому для до-
полнения модели данных следует использовать математические модели основ-
ной функции дыхания [7, 8]. В предлагаемом подходе 2Oq t принимается как
простой и интегральный показатель системы тканевого дыхания:
)( 299 OqSS t= . (9)
МОДЕЛИ ДАННЫХ И АЛГОРИТМЫ ИХ ОБРАБОТКИ ПРИ ПОСТРОЕНИИ …
Компьютерная математика. 2013, № 1 157
Заметим, что все наблюдаемые в экспериментах данные существенно зави-
сят от возраста и пола исследуемого. Учитывая это модели данных дополняются
системой антропометрических (паспортных) данных 0S . В данном рассмотре-
нии система 0S представляется в виде набора следующих данных: фамилия,
имя, отчество, пол, возраст, вес (W ), рост ( H ) спортсмена.
5. Система специальной работоспособности. Все вышеприведенные дан-
ные обычно получаются при обследовании спортсменов в состоянии покоя (ос-
новного обмена), и при выполнении им нагрузки, как правило, на велоэргометре.
Между тем, каждому виду спорта присуща своя специфика деятельности и, со-
ответственно, свои требования к отдельным звеньям системы транспорта кисло-
рода. В некоторых циклических видах спорта данная специфика учитывается
наличием специальных эргометров – гребного, лыжного, движущейся дорожки.
В других же таких возможностей нет и обследование проводится на велоэрго-
метре, без учета специфики спортивной работы. Это касается в первую очередь
спортивных единоборств, игровых видов спорта, альпинизма. Для этих спорт-
сменов разработаны тесты специальной работоспособности, во время проведе-
ния которых можно снять ряд показателей, характеризующих систему дыхания
и кровообращения, но, к сожалению, не полный объем параметров, необходи-
мых для получения полноценной интегральной оценки системы дыхания.
Поэтому также следует при интегральной оценке учитывать систему 10S – спе-
циальной работоспособности спортсмена
)(1010 iPSS = , (10)
где iP – параметры системы дыхания, полученные при выполнении спортсменом
тестов специальной работоспособности.
Известно, что модели данных систем регуляторного обеспечения процесса
дыхания строятся на основе статистически обработанных данных эксперимен-
тов, которые, как правило, проводятся в условиях покоя, при физической на-
грузке различной интенсивности и после нагрузок. В дальнейшем описанные
модели данных, соответствующие различным условиям экспериментов, будут
использованы при построении спектра оценок, на основе анализа которых стро-
ится интегральная оценка физического состояния спортсмена.
Каждая из рассмотренных подсистем с учетом обеспечения своей основной
функции может быть оценена в результате анализа ее интегрального показателя.
Наряду с такими оценками существенны также комплексные оценки рассматри-
ваемых подсистем, строящиеся на основе анализа всех их простых показателей.
Эти данные будут непосредственно использованы при получении оценок более
высокого уровня, включая и оценки всего организма, что следует из дальнейше-
го описания.
Процедура анализа показателей и построения их оценок аналогична той, ко-
торая использована в [10]. Предполагается, что для каждого показателя kx зада-
ны интервалы норм min max, .н н
k kx x
Н.И. АРАЛОВА, В.И. ВИШЕНСКИЙ, Ю.Н. ОНОПЧУК
Компьютерная математика. 2013, № 1 158
Оценка ,
kxV указывающая на степень отклонения kx от своего интервала
нормы, рассчитывается согласно правилу:
0 0
0 0
0
50%, 50%
50%, 50%.
0, 50%
k k
k k k
k
X X
X X X
X
V V
V V V
V
− >
= + < −
≤
(11)
( )
( )
min max0
max min
2
100%,
2k
н н
k k k
x н н
k k
x x x
V
x x
− +
= •
−
(12)
где 0
kxV – степень отклонения kx от своего оптимального (в %).
Из формул (11) и (12) следует, что нулевая оценка показателя kx будет
сформирована в случае, когда kx в пределах нормы. Знак ненулевой оценки
указывает на направление отклонения kx от интервала нормы, а ее значение –
на степень отклонения.
Комплексная оценка подсистемы 0S (паспортные данные) строится с помо-
щью следующей регрессионной модели:
0
,S w w H H ОГК ОГКV V V V= γ + γ + γ (13)
где , ,W W ОГКγ γ γ – группа нормированных весовых коэффициентов, характери-
зующих важность построенных, согласно (11) и (12), оценок , ,W Y ОГКV V V (для
показателей ОГКHW ,, ) в построении оценки
0SV .
Аналогично строятся комплексные оценки , 1,10, 1, ,
i
j
SV i j r= = где j – но-
мер эксперимента, в ходе которого измерялись данные игрока ( r – общее число
проведенных экспериментов, данные которых используются при получении ин-
тегральных оценок):
1
,
i
j j
i k k
n
j
S x x
k
V V
=
= γ∑ (14)
где in – количество простых показателей j
kx подсистемы iS ;
j
kx
γ – весовые коэффициенты для фиксированного j составляющие отдель-
ную группу нормированных коэффициентов;
j
kx
V – оценка показателя j
kx системы iS , измеренном при j -ом эксперименте.
Исходя из (13) формула для комплексной оценки системы 1S выглядит так:
2 2
,j j j j j j
i A A
j
S VE VE VA VA p O p O
V V V V= γ + γ + γ (15)
МОДЕЛИ ДАННЫХ И АЛГОРИТМЫ ИХ ОБРАБОТКИ ПРИ ПОСТРОЕНИИ …
Компьютерная математика. 2013, № 1 159
а для подсистем 9 10, ,S S которые в данном рассмотрении характеризуются лишь
одним показателем, оценка имеет вид:
9 2
.j
t
j
S q O
V V= (16)
10
.
i
j
S PV V= (17)
По полученным оценкам rjV j
Si
,1, = для каждой подсистемы iS 10,1=i ,
формируется оценка более высокого уровня:
1
,
i i i
r
j j
S S S
j
V v V
=
=∑ (18)
где j
Si
v – весовые коэффициенты, при фиксированном i составляющие группу
нормированных коэффициентов.
Оценка системы доставки кислорода
2SOV и общая оценка физического со-
стояния организма SV строятся по формулам:
2
9
1
i
j
SO i S
j
V V
=
= θ∑ , (19)
0 20 1 .S S SOV V V= γ + γ (20)
Формулы (14) – (20) представляют одну из двух ветвей описываемых алго-
ритмов. Построенные согласно этим формулам оценки получены на основе анали-
за оценок простых показателей систем iS 10,1=i и паспортных данных игрока.
Другая ветвь алгоритма предназначена для получения оценок, формирую-
щихся на основе анализа оценок интегральных показателей систем iS 1,10,i =
где учтены компенсирующие функции механизмов саморегуляции.
По рассчитанным согласно (11) и (12) оценкам
2
, ,i j
Aq O МОД
V V
2
, , ,j j j о
a EУОJЧДИН МОК q O ИН
V V V V строятся общие интегральные оценки, характери-
зующие функциональное состояние звеньев системы регуляции, ответственных
за обеспечение должных значений интегральных показателей. Расчет таких оце-
нок осуществляется по формуле:
1
,j j
r
x x x
j
V V
=
= γ∑ (21)
где xV – общая интегральная оценка интегрального показателя x ; jx
V – оценка
интегрального показателя по данным j -ого эксперимента; jx
γ – нормирован-
ные весовые коэффициенты.
Н.И. АРАЛОВА, В.И. ВИШЕНСКИЙ, Ю.Н. ОНОПЧУК
Компьютерная математика. 2013, № 1 160
Далее строятся общие оценки
2
j
SOV -системы доставки кислорода в организ-
ме для каждого rj ,1= , в которых предусмотрены компенсирующие реакции
механизмов интегральной регуляции:
2 1 6 1 6 2 6 2 5 3 32 2
j j j о
A f
j j j j j j j j
SO S S S S S S S S S Sq O q O МОД МОК
V K V K V K V K V Kj− −= θ + + θ + + θ +
3 4
j
ДО
j
S S ИН
Kj K V+ + +
7 8 8 9 27
,j j j j
tУО ЧСС
j j j j
S S S SS ИН ИН q O
K V K V V−θ + + θ
где ,
1 6, 2 5 3 4 7 8 9 10, , , , , ,j
l l S S S S S S S S S Sθ = − − − − – группа нормированных весо-
вых коэффициентов для каждого
1
1, ; , 1,8j
Sj r K i= = – числовые коэффициен-
ты, указывающие на степень компенсирующих реакций по поддержанию долж-
ных значений интегральных показателей.
Расчет общих оценок системы доставки кислорода R
SOV
2
и физического со-
стояния организма ,R
SV в которых предусмотрены компенсирующие реакции ме-
ханизмов регуляции, осуществляется с помощью следующих решающих правил:
2 2
1
.
r
R j j
SO SO
j
V V
=
= γ∑ (22)
0 20 1 ,R R
S S SOV V V= γ + γ (23)
где 0 1, 1, , ,j j rγ = γ γ – группы нормированных весовых коэффициентов.
Как следует из вышеизложенного, предложенный алгоритм позволяет полу-
чать спектр различных по уровню и степени информативности интегральных
оценок. При этом использованы модели линейной регрессии. В качестве исход-
ных данных алгоритма выступают: данные обследования и функциональных
проб, характеризующих кислородные режимы организма; интервалы норм для
каждого показателя по всем моделям экспериментальных данных; весовые и
другие коэффициенты, задействованные в алгоритме.
Заключение. Построенные предложенным способом интегральные оценки
могут оказаться полезными при прогнозировании надежности функционирова-
ния организма в различных условиях спортивной деятельности и тренировочно-
го процесса. Предпосылкой к этому служат не только использование объектив-
ных показателей процесса кислородного обеспечения спортсмена, но и степени
напряженности регуляторных систем, компенсирующих воздействий возмуще-
ний внешней и внутренней среды организма.
Н.І. Аралова, В.І. Вишенський, Ю.М. Онопчук
МОДЕЛІ ДАНИХ ТА АЛГОРИТМИ ЇХ ОБРОБКИ ПРИ ПОБУДОВІ ІНТЕГРАЛЬНИХ
ОЦІНОК НАДІЙНОСТІ ТА ПРАЦЕЗДАТНОСТІ СПОРТСМЕНІВ
Побудовано інтегральні оцінки для прогнозування надійності функціонування організму
спортсмена в різних умовах життєдіяльності.
МОДЕЛИ ДАННЫХ И АЛГОРИТМЫ ИХ ОБРАБОТКИ ПРИ ПОСТРОЕНИИ …
Компьютерная математика. 2013, № 1 161
N.I. Aralova, V.I. Vyschenski, Yu.N. Onopchuck
DATA MODELS AND ALGORITHMS FOR THEIR TREATMENT IN CONSTRUCTING
INTEGRAL ESTIMATES OF PERFORMANCE OF ATHLETES
Integral estimates to predict reliability of a body of an athlete functioning in the various life
conditions are constructed.
1. Котова А.Б., Пустовойт А.Г. Здоровье, как объект количественного исследования // Фи-
зиологическая и медицинская кибернетика. – Киев: Ин-т кибернетики имени В.М. Глуш-
кова НАН Украины. – 1993. – С. 10 – 15.
2. Величко Н.И., Квашнина Л.В., Марченко Д.И., Онопчук Ю.Н. Модели данных о функцио-
нировании системы дыхания и оценка физического здоровья // УСиМ. – 1999. – № 5. –
С. 7 – 13.
3. Антомонов Ю.Г., Котова А.Б., Белов В.М. и др. Открытая концепция здоровья / Киев,
1993. – 27 с. – (Препр. / НАН Украины. Ин-т кибернетики, 93-11).
4. Антомонов Ю.Г., Гедеванишвили Г.С., Котова А.Б. и др. Синтез оценок функционально-
го состояния сердечно-сосудистой системы и системы регуляции давления при психо-
эмоциональной пробе // Кибернетика и вычислительная техника. – 1993. – Вып. 98. –
С. 45 – 50.
5. Белов В.М., Котова А.Б. Концептуальные основы здоровья как проблемы // Биоэкомеди-
цина. Единое информационное пространство. – Киев: Наук. думка, 2001. – С. 190 – 207.
6. Вторичная тканевая гипоксия / Под ред. А.З. Колчинской. – Киев: Наук. думка, 1983. –
255 с.
7. Онопчук Ю.Н., Марченко Д.И. Динамика кислородных режимов организма в условиях
гипоксической гипоксии. Численный анализ // Кибернетика. – 1983. – № 4. –
С. 134 – 137.
8. Полинкевич К.Б., Онопчук Ю.Н. Конфликтные ситуации при регулировании основной
функции системы дыхания организма и математические модели их разрешения // Кибер-
нетика. – 1986. – № 3. – С. 100 – 104.
9. Осколкова М.К. Функциональные методы исследования системы кровообращения у де-
тей. – М.: Медицина, 1988. – 272 с.
10. Проблемы человека – экология, здоровье, образование: Материалы Первого междунар.
совещ. 18 – 21 мая 1995 г. – Ужгород, Украина. – Ужгород: Хозрасчетный РИО Закар-
патского комитета по делам печати и информации, 1996. – 144 с.
Получено 15.01.2013
Об авторах:
Аралова Наталья Игоревна,
кандидат технических наук, старший научный сотрудник
Института кибернетики имени В.М. Глушкова НАН Украины,
Е-mail: aralova@ukr.net
Вишенский Виктор Иванович,
кандидат технических наук, научный сотрудник
Института кибернетики имени В.М. Глушкова НАН Украины,
Онопчук Юрий Николаевич,
доктор физико-математических наук, профессор,
заведующий отделом Института кибернетики имени В.М. Глушкова НАН Украины.
Е-mail: onopchuk@ukr.net
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-84740 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | ХХХХ-0003 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T18:12:24Z |
| publishDate | 2013 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Аралова, Н.И. Вишенский, В.И. Онопчук, Ю.Н. 2015-07-14T12:08:14Z 2015-07-14T12:08:14Z 2013 Модели данных и алгоритмы их обработки при построении интегральных оценок надежности и работоспособности спортсменов / Н.И. Аралова, В.И. Вишенский, Ю.Н. Онопчук // Компьютерная математика. — 2013. — № 1. — С. 151-161. — Бібліогр.: 10 назв. — рос. ХХХХ-0003 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84740 004.925.8 Построены интегральные оценки для прогнозирования надежности функционирования организма спортсмена в различных условиях жизнедеятельности. Побудовано інтегральні оцінки для прогнозування надійності функціонування організму спортсмена в різних умовах життєдіяльності. Integral estimates to predict reliability of a body of an athlete functioning in the various life conditions are constructed. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Компьютерная математика Математические модели в биологии и медицине Модели данных и алгоритмы их обработки при построении интегральных оценок надежности и работоспособности спортсменов Моделі даних та алгоритми їх обробки при побудові інтегральних оцінок надійності та працездатності спортсменів Data models and algorithms for their treatment in constructing integral estimates of performance of athletes Article published earlier |
| spellingShingle | Модели данных и алгоритмы их обработки при построении интегральных оценок надежности и работоспособности спортсменов Аралова, Н.И. Вишенский, В.И. Онопчук, Ю.Н. Математические модели в биологии и медицине |
| title | Модели данных и алгоритмы их обработки при построении интегральных оценок надежности и работоспособности спортсменов |
| title_alt | Моделі даних та алгоритми їх обробки при побудові інтегральних оцінок надійності та працездатності спортсменів Data models and algorithms for their treatment in constructing integral estimates of performance of athletes |
| title_full | Модели данных и алгоритмы их обработки при построении интегральных оценок надежности и работоспособности спортсменов |
| title_fullStr | Модели данных и алгоритмы их обработки при построении интегральных оценок надежности и работоспособности спортсменов |
| title_full_unstemmed | Модели данных и алгоритмы их обработки при построении интегральных оценок надежности и работоспособности спортсменов |
| title_short | Модели данных и алгоритмы их обработки при построении интегральных оценок надежности и работоспособности спортсменов |
| title_sort | модели данных и алгоритмы их обработки при построении интегральных оценок надежности и работоспособности спортсменов |
| topic | Математические модели в биологии и медицине |
| topic_facet | Математические модели в биологии и медицине |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84740 |
| work_keys_str_mv | AT aralovani modelidannyhialgoritmyihobrabotkipripostroeniiintegralʹnyhocenoknadežnostiirabotosposobnostisportsmenov AT višenskiivi modelidannyhialgoritmyihobrabotkipripostroeniiintegralʹnyhocenoknadežnostiirabotosposobnostisportsmenov AT onopčukûn modelidannyhialgoritmyihobrabotkipripostroeniiintegralʹnyhocenoknadežnostiirabotosposobnostisportsmenov AT aralovani modelídanihtaalgoritmiíhobrobkipripobudovííntegralʹnihocínoknadíinostítapracezdatnostísportsmenív AT višenskiivi modelídanihtaalgoritmiíhobrobkipripobudovííntegralʹnihocínoknadíinostítapracezdatnostísportsmenív AT onopčukûn modelídanihtaalgoritmiíhobrobkipripobudovííntegralʹnihocínoknadíinostítapracezdatnostísportsmenív AT aralovani datamodelsandalgorithmsfortheirtreatmentinconstructingintegralestimatesofperformanceofathletes AT višenskiivi datamodelsandalgorithmsfortheirtreatmentinconstructingintegralestimatesofperformanceofathletes AT onopčukûn datamodelsandalgorithmsfortheirtreatmentinconstructingintegralestimatesofperformanceofathletes |