Destek vektörleri yöntemi kullanılarak sporcu performansını etkileyen faktörlerin tahmin edilmesi
Prediction of factors that affect sportsman performance by using support vector machines
- Tez No: 195426
- Danışmanlar: PROF.DR. KADİR AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Fizyoloji, Spor, Computer Engineering and Computer Science and Control, Physiology, Sports
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Bu araştırmanın amacı bir istatistiksel öğrenme sistemi olan Destek Vektörleri Yöntemini (DVY) kullanarak sporcunun aerobik performans düzeyini tahmin etmeye çalışmaktır. Bu çalışmada, Çukurova Üniversitesi Spor Fizyolojisi Laboratuarı'nda 2003-2006 yılları arasında kardiyopulmoner egzersiz testini yapan 32 erkek sporcunun yaşı, boyu, vücut ağırlığı ve test verileri kullanıldı. Egzersiz testi protokolüne göre hız ve eğim kademeli olarak arttırılarak belli zaman aralıklarında elde edilen dakika solunum hacmi (VE), oksijen tüketim miktarı (VO2), karbondioksit üretim miktarı (VCO2) ve kalp atım hızı kaydedilmiştir. Bu verilere DVY'nin uygulanabilmesi için ileri düzeyde teknik hesaplamalar yapabilen MATLAB programlama dili kullanılarak bir yazılım geliştirilmiştir. Sporculardan 17 tanesi eğitim grubuna, 10 tanesi test grubuna ve 5 tanesi tahmin grubuna dahil edilmiştir. Egzersiz testinden elde edilen verilerin ortalamaları alınarak ve verilere eğri uydurma algoritması uygulanarak saçaklanmalar giderilmiş, daha kararlı olması sağlanmıştır. Eğitim grubuna dahil edilen sporcuların verileri kullanılarak eğitim veri seti oluşturulmuş ve öğrenme aşamasından sonra elde edilen karar verme fonksiyonu test ve tahmin grubundaki sporcuların veri setlerine sırasıyla uygulanmıştır. Sonuç olarak test grubunda bulunan sporcuların tamamımın performans düzeyleri doğru bir şekilde tahmin edilmiştir. DVY son yıllarda pek çok alanda birçok problemin çözümünde başarılı bir şekilde kullanılmıştır. Bu çalışmada da DYV ile sporcunun aerobik performans düzeyi tahmin edilmiş ve başarı sağlanmıştır. Bu yöntemin beden eğitimi ve spor alanında uygulanabileceği çok sayıda konunun olduğu düşüncesiyle DVY'nin kullanılacağı çalışmaların yapılmasına gerek vardır.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to predict aerobic performance level of a sportsman by using Support Vector Machines (SVM), which was defined as a kind of statistical learning system. In this study; age, height, weight and test results belonging to Sportsmen that had cardiopulmonary exercise tests at Çukurova University Sport Physiology Laboratory between the years of 2003 and 2006 were used. According to the exercise test protocol, velocity and slope were increased gradually and the quantities of minute ventilation volume (VE), oxygen consumption (VO2), carbon dioxide generation (VCO2), and heart rate were saved in a certain time interval. To analyze data with SVM, software was developed by using MATLAB programming language that makes high level technical computing. The sportsmen have been separated in three groups, which were named as train group, test group and predict group respectively. 17 of them were included in the train group, 10 of them were included in the test group and 5 of them were included in the predict group. It has been shown that exercise test data become more stable by taking average of data and applying a curve-fitting algorithm to data. The decision function that was obtained after learning phase has been applied to the datasets that belong to sportsmen who were included in the test and predict group in turn in order. As a result, performance levels of all sportsmen who were included in the test group have been predicted correctly. SVM has successfully been used in a wide range of areas in analysis of many problems. Also in this study, performance levels of sportsmen were predicted with SVM successfully. Having an idea that this method can be applied in many subjects on physical education and sports area, further studies are needed that use SVM.
Benzer Tezler
- Classification of wrinkles on the forehead and around eyes
Alında ve göz kenarlarında yer alan kırışıklıkların sınıflandırılması
BÜŞRA ÇANAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Detection of structural damage using one-class support vector machine
Tek-sınıf destek vektörleri kullanarak yapısal hasar tespiti
EFKAN OK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU GÜNEŞ
- Support Vector Selection and Adaptation and Its Application to Earthquake Damage Assessment
Destek Vektör Seçimi ve Uyarlaması ve Deprem Hasar Tespit Uygulamaları
GÜLŞEN TAŞKIN KAYA
Doktora
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Predicting software vulnerabilities using topic modeling with issues
Konu modelleme yöntemi ile yazılım güvenlik açıklarını tahmin etme
FATMA GÜL BULUT
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE TOSUN
- Bilgisayarlı tomografi görüntülerinde üç boyutlu şablonlar kullanılarak kolonik polip tespiti
The colonic polyp detection using 3d templates in computed tomography colonography
NİYAZİ KILIÇ
Doktora
Türkçe
2008
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
YRD. DOÇ. DR. ONUR OSMAN