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RECIIS (Online) ; 9(2): 1-14, abr. -jun. 2015. ilus
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-789257

ABSTRACT

Considerando que as diretrizes de prescrição do treinamento aeróbio são gerais, alguns autores propuseram modelos que aumentem a precisão da prescrição. A lógica nebulosa tem sido utilizada para solução de problemas na área da saúde e sua utilização poderia melhorar o processo decisório sobre a intensidade com que cada indivíduo deverá se exercitar. O objetivo deste estudo é propor um modelo para determinação da intensidade do exercício aeróbio através da lógica nebulosa. Os conjuntos nebulosos foram moldados através de cinco variáveis de entrada, tendo como única variável de saída a intensidade do exercício. A partir desses conjuntos, foi desenvolvida uma matriz composta por 40 regras posteriormente incluídas no software MATLAB. A inferência e a defuzzyficação foram trabalhadas segundo os métodos de Mamdani e centro de área, respectivamente. O modelo desenvolvido é um aperfeiçoamento dos existentes na literatura e mostrouse promissor como estratégia de apoio à tomada de decisão para prescrição do treinamento aeróbio...


Since the prescribing guidelines of aerobic training are general, some authors have proposed modelsthat provide an increase in the accuracy of the prescription. Fuzzy logic has been used to solve problemsin the field of health and the use of this technique of artificial intelligence in exercise prescription could improve decision-making about the degree of intensity with which each individual must exercise himself. The objective of the present study is to propose a model for determining the intensity of aerobic exercise through a strategy of artificial intelligence (fuzzy logic). Fuzzy sets were shaped through five input variables having as output variable the intensity of the exercise. From these sets it was developed a matrix composed of 40 rules and subsequently these rules were included in the MATLAB software. The inference and the defuzzyfication were worked according to the methods of Mamdani and the center of area, respectively.The developed model is a refinement of those existing in the literature about the subject and proved to be apromising strategy giving support to the decision-making for the prescription of aerobic activities...


Teniendo en cuenta que las directrices de prescripción de entrenamiento aeróbico son generales, algunos autores han propuesto modelos para aumentar la precisión de la prescripción. La lógica difusa es utilizada com frequencia para resolver problemas en el cuidado de la salud y su uso podría mejorar la toma de decisiones dela intensidad con la cual cada individuo debe practicar el ejercicio. El objetivo de este estudio es proponer un modelo para determinar la intensidad del ejercicio aeróbico a través de la lógica difusa. Los conjuntos difusos se formaron a través de cinco variables de entrada, y la única variable de salida es la intensidad del ejercicio. Apartir de los conjuntos se ha desarrollado una matriz de 40 reglas más tarde incluidas en el software MATLAB. La inferencia y la defuzzyficación fueron elaboradas utilizando los métodos de Mamdani y el del centroide, respectivamente. El modelo es una mejora del modelo actual y se reveló prometedor como una estrategia de apoyo a la toma de decisiones para prescribir el entrenamiento aeróbico...


Subject(s)
Humans , Artificial Intelligence , Exercise/physiology , Fuzzy Logic , Prescriptions/standards , Decision Support Techniques , Medical Informatics
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