Utilização da lógica fuzzy na determinação da intensidade do exercício aeróbico

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos Júnior, Evaldo Rui Tavares
Data de Publicação: 2015
Outros Autores: Santos, Tony Meireles, Mól, Antônio Carlos de Abreu
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da FIOCRUZ (ARCA)
Texto Completo: https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/17038
Resumo: 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 mostrou-se promissor como estratégia de apoio à tomada de decisão para prescrição do treinamento aeróbio.
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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 mostrou-se 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 models that provide an increase in the accuracy of the prescription. Fuzzy logic has been used to solve problems in 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 a promising 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 de la 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. A partir 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.Universidade Estácio de Sá. Programa de Pós-Graduação em Musculação e Treinamento de Força. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal de Pernambuco. Centro de Ciências da Saúde. Departamento de Educação Física. Recife, PE, Brasil.Comissão Nacional de Energia Nuclear. Instituto de Engenharia Nuclear. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Centro Universitário Carioca. Núcleo de Computação Aplicada. Rio Comprido, RJ, Brasil.porFundação Oswaldo Cruz. Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde.Lógica fuzzyInteligência artificialTécnicas de apoio para a decisãoPrescrição eletrônicaInformática em saúdeExercício aeróbicoPrescrição/exercícioFuzzy logicArtificial intelligenceDecision support techniquesElectronic prescriptionHealth informaticsAerobic exercisePrescription/exerciseLógica difusaInteligencia artificialTécnicas de apoyo para la decisiónPrescripción electrónicaInformática en la saludEjercicio aeróbicoPrescripción/ejercicioUtilização da lógica fuzzy na determinação da intensidade do exercício aeróbicoUse of fuzzy logic in determining the intensity of aerobic exerciseEl uso de la lógica difusa en la determinación de la intensidad del ejercicio aeróbicoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da FIOCRUZ (ARCA)instname:Fundação Oswaldo Cruz (FIOCRUZ)instacron:FIOCRUZLICENSElicense.txttext/plain1748https://www.arca.fiocruz.br/bitstream/icict/17038/1/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD51ORIGINAL8.pdfapplication/pdf944332https://www.arca.fiocruz.br/bitstream/icict/17038/2/8.pdf9738a6d7e7c0a752c37b456ff6024c7aMD52TEXT8.pdf.txt8.pdf.txtExtracted texttext/plain31005https://www.arca.fiocruz.br/bitstream/icict/17038/3/8.pdf.txt4ff6b3de90405b9bb32f0525fa429c12MD53icict/170382020-01-13 13:40:58.352oai:www.arca.fiocruz.br:icict/17038Tk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=Repositório InstitucionalPUBhttps://www.arca.fiocruz.br/oai/requestrepositorio.arca@fiocruz.bropendoar:21352020-01-13T16:40:58Repositório Institucional da FIOCRUZ (ARCA) - Fundação Oswaldo Cruz (FIOCRUZ)false
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