Развој алгоритма и система за дедуктивну предикцију и анализу кретања кошаркашких судија

Abstract

Докторска дисертација припада области информационих система, са јасним акцентом на употребу неуронских мрежа за решавање проблема вишеструких зависних временских серија који је у овом докторату дефинисан.Основни циљ дисертације је креирање система у форми едукативног софтвера путем којег ће се обучавати младе кошаркашке судије Један од кључих елемената овог доктората јесте симулација хоризонталног видног поља на основу којег се утврђује да ли је резоновано кретање кошаркашких судија било адекватно или није. Стога развијени софтвер поседује споменуту едукативну примену. Како би се реализовао споменути софтвер спроведено је истраживање које је обухватило обучавање великог броја традиционалних вишеслојних перцептрона као и формирање посебне LTR – MDTS структуре неуронске мреже за коју се сматра да је погодна за решавање постојећег проблема. За реализацију симулације хоризонталног видног поља разматрано је више алгоритама из области рачунарске графике а Sweep and Prune алгоритам је парцијално пружио основу за развијени и тренутно имплементирани алгоритам.

Doktorska disertacija pripada oblasti informacionih sistema, sa jasnim akcentom na upotrebu neuronskih mreža za rešavanje problema višestrukih zavisnih vremenskih serija koji je u ovom doktoratu definisan.Osnovni cilj disertacije je kreiranje sistema u formi edukativnog softvera putem kojeg će se obučavati mlade košarkaške sudije Jedan od ključih elemenata ovog doktorata jeste simulacija horizontalnog vidnog polja na osnovu kojeg se utvrđuje da li je rezonovano kretanje košarkaških sudija bilo adekvatno ili nije. Stoga razvijeni softver poseduje spomenutu edukativnu primenu. Kako bi se realizovao spomenuti softver sprovedeno je istraživanje koje je obuhvatilo obučavanje velikog broja tradicionalnih višeslojnih perceptrona kao i formiranje posebne LTR – MDTS strukture neuronske mreže za koju se smatra da je pogodna za rešavanje postojećeg problema. Za realizaciju simulacije horizontalnog vidnog polja razmatrano je više algoritama iz oblasti računarske grafike a Sweep and Prune algoritam je parcijalno pružio osnovu za razvijeni i trenutno implementirani algoritam.

Doctoral dissertation belongs to the field of information systems, with a clear emphasis on the use of neural networks for solving the problem of multiple dependent time series, which is defined in this doctorate. The main objective of the thesis is to create a system in the form of educational software that will be used druring the training of young basketball referees.One of the key elements of this doctorate is a simulation of a horizontal field of vision on the basis of which it is determined whether the movement of reasoned basketball referees was adequate or not. Therefore developed software has aforementioned educational use. In order to realize the aforementioned software, a research was conducted that included training of a large number of traditional multilayer perceptron neural networks and the formation of special LTR - MDTS neural network structure which is considered to be suitable for solving the presented problem. For the realization of the simulation of the horizontal field of vision a large number of algorithms in the field of computer graphis was considered and Sweep and Prune algorithm partially provided the basis for the developed and currently implemented algorithm.