Article · Bulletin of TUIT Management and Communication Technologies · March 20, 2026
SPORTCHILARNING MUSHAK TOLIQISHINI ANIQLASHDA GIBRID XUSUSIYATLAR VA MODIFIKATSIYALANGAN MLP NEYRON TARMOG'INING QO'LLANILISHI
Abstract
Ushbu maqolada boks sport turiga ixtisoslashgan sportchilarning mushak faolligi va toliqish darajasini elektromiografik (EMG) signallar asosida avtomatik aniqlashning intellektual usuli taklif etilgan. Tadqiqotning asosiy maqsadi EMG signallaridan olingan vaqt, chastota va nochiziqli dinamika xusuiyatlarining optimal kombinatsiyasini aniqlash orqali tasniflash aniqligini oshirishdan iborat. Eksperimental tadqiqotlarda turli malaka darajasidagi 31 nafar sportchi ishtirok etdi va ulardan olingan signallar asosida 7 xil tarkibdagi xususiyatlar majmuasi (Feature Sets) shakllantirildi. Ma’lumotlarni qayta ishlash uchun modifikatsiyalangan faollashtirish funksiyasiga ega bo‘lgan Ko‘p qatlamli perceptron (MLP) neyron tarmog‘i ishlab chiqildi. Tahlil natijalari shuni ko‘rsatdiki, vaqt (RMS, MAV), chastota (MDF, MNF) va fiziologik (BMI, HR) parametrlarni o‘z ichiga olgan integratsiyalashgan XM7 xususiyatlar majmuasi mushak holatini baholashda eng yuqori samaradorlikni namoyon etdi. Statistik tahlilda spektral ko‘rsatkichlarning diskriminativ quvvati yuqori ekanligi () va taklif etilgan modelning F1-score ko‘rsatkichi 0.96 ga tengligi aniqlandi. Ushbu yondashuv sportchilarning mashg‘ulot jarayonini monitoring qilish va jarohatlarni oldini olish tizimlarida qo‘llash uchun tavsiya etiladi.
More by Shokhrukhmirzo Kholdorov
- A Cache-Aware Compression Framework: Deriving the Compression Target and Stopping Rule for Transformers on CPU-Class HardwareAI · 2026
- Advanced Speaker Diarization Techniques for Analyzing Uzbek Speech SignalsLecture notes in electrical engineering · 2026 · Citations: 3
- Scientific Foundations for Selecting Spectral Transformation Algorithms in Electromyography Signal ProcessingLecture notes in electrical engineering · 2026 · Citations: 1
- Emotion-Aware Speaker Diarization Based on Prosodic and Deep Embedding IntegrationInternational Conference on Applied Artificial Intelligence and Computing · 2025 · Citations: 1
