RU2495619C1 - Method of training skills of physical activity in living being - Google Patents
Method of training skills of physical activity in living being Download PDFInfo
- Publication number
- RU2495619C1 RU2495619C1 RU2012104560/14A RU2012104560A RU2495619C1 RU 2495619 C1 RU2495619 C1 RU 2495619C1 RU 2012104560/14 A RU2012104560/14 A RU 2012104560/14A RU 2012104560 A RU2012104560 A RU 2012104560A RU 2495619 C1 RU2495619 C1 RU 2495619C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- movement
- organ
- physical activity
- skills
- determined
- Prior art date
Links
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области медицины и спорта, а именно медицинской и спортивной технике, и может быть использовано для тренировки спортсменов или реабилитации людей с заболеваниями или травмами опорно-двигательного аппарата.The invention relates to the field of medicine and sports, namely medical and sports equipment, and can be used to train athletes or rehabilitation of people with diseases or injuries of the musculoskeletal system.
Следуя павловской теории физиологии, все действия осуществляются на уровне простой рефлекторной дуги: раздражение - рецептор - чувствительный нейрон - сегмент спинного мозга - двигательный нейрон - исполнительный орган - это путь прохождения нервного импульса. Рефлекторную дугу контролируют вышележащие отделы центральной нервной системы (ЦНС). Различают безусловные, врожденные рефлексы, которые «вшиты» в структуру центральной нервной системы. И условные, вновь созданные, которые основаны на «проторении» нервных связей по Павлову. Эти «проторения» или «энграммы» по Бернштейну хранятся в памяти человека в виде связей между нейронами, образующими естественные нейронные сети коры головного мозга. В теории Бернштейна речь уже идет о построении сложного действия или навыка. Двигательный стереотип - это определенная программа, которая работает, следуя четкому алгоритму. Например: перемещение центра тяжести приводит к сокращению икроножной мышцы; результат - восстановление положения тела. Но обязательным условием для перемещения центра тяжести требуется определенная работа мозга, которая запускает эту двигательную программу для реализации. Перед запуском двигательной программы у человека, по существу, возникает образ того результата, который и есть окончание работы двигательной программы. Мыслим и, соответственно, управляем движениями мы посредством образов, чаще всего, зрительными, которые мы создаем на основе своего двигательного опыта (Бернштейн Н.А. Очерки о физиологии движений и физиологии активности. - М.: 1966. ↑ Н.А. Бернштейн «О ловкости и ее развитии», М., 1954.) (1), (2). Образное мышление - мышление в виде образов путем их создания, формирования, поддержки, передачи, оперирования, видоизменения с помощью мыслительных процессов. Оно входит как существенный компонент во все без исключения виды человеческой деятельности, реализуется с помощью механизма представления, передает знание не об отдельных изолированных сторонах (свойствах) реальной действительности, а формирует целостную мысленную картину отдельного участка действительности.Following the Pavlovian theory of physiology, all actions are carried out at the level of a simple reflex arc: irritation - receptor - sensitive neuron - segment of the spinal cord - motor neuron - executive organ - this is the path of the nerve impulse. The overlying sections of the central nervous system (CNS) control the reflex arc. Distinguish between unconditioned, innate reflexes that are “sewn” into the structure of the central nervous system. And conditional, newly created, which are based on the "wake-up" of neural connections according to Pavlov. According to Bernstein, these “beatings” or “engrams” are stored in the human memory in the form of connections between neurons that form the natural neural networks of the cerebral cortex. Bernstein's theory is already about building a complex action or skill. A motor stereotype is a certain program that works by following a clear algorithm. For example: moving the center of gravity leads to a contraction of the calf muscle; the result is restoration of body position. But a prerequisite for moving the center of gravity requires a certain brain function, which launches this motor program for implementation. Before starting the motor program, a person essentially has an image of the result, which is the end of the motor program. We think and, accordingly, control movements by means of images, most often visual ones, that we create on the basis of our motor experience (Bernstein N.A. Essays on the physiology of movements and the physiology of activity. - M.: 1966. ↑ N.A. Bernstein “On Agility and Its Development”, M., 1954.) (1), (2). Figurative thinking - thinking in the form of images through their creation, formation, support, transmission, operation, modification with the help of thought processes. It is included as an essential component in all types of human activity without exception, it is realized with the help of a presentation mechanism, it conveys knowledge not about separate isolated sides (properties) of reality, but forms an integral mental picture of a separate section of reality.
Известен способ отработки навыков физической деятельности, при котором создают эталонную модель движения органа, посредством которого осуществляется соответствующая физическая деятельность живого существа, регистрируют исполненное движение указанного органа, определяют параметры этого движения и определяют отклонения движения органа от эталонной модели его движения, для учета этого отклонения при отработке навыков физической деятельности (патент Украины UA 20874, опубл. 07.10.1997) (3). В данном способе навык какой-либо физической деятельности отрабатывается на основе восприятия исполненных движений органа, при осуществлении живым существом, например, человеком, указанной физической деятельности.A known method of practicing the skills of physical activity, in which create a reference model of the movement of an organ through which the corresponding physical activity of a living creature is carried out, record the executed movement of the specified organ, determine the parameters of this movement and determine the deviation of the movement of the organ from the reference model of its movement, to account for this deviation when development of physical activity skills (Ukrainian patent UA 20874, publ. 07.10.1997) (3). In this method, the skill of any physical activity is practiced on the basis of the perception of the performed movements of the organ, when a living being, for example, by a person, performs the specified physical activity.
Задачей заявляемого изобретения является создание такого способа отработки навыков физической деятельности, при котором производится формирование и предъявление человеку, отрабатывающему навыки физической деятельности таких образцовых двигательных образов пациенту до начала выполнения движения, использование которых для воздействия на подсознание приведет к достижению технического результата, заключающегося в сокращении времени отработки или овладевания навыками заданной физической деятельности.The objective of the invention is the creation of such a method of practicing the skills of physical activity, in which the formation and presentation to the person practicing the physical activity skills of such exemplary motor images to the patient before the start of the movement, the use of which to influence the subconscious will lead to the achievement of a technical result, consisting in reducing time practicing or mastering the skills of a given physical activity.
Технический результат достигается тем, что в способе отработки навыков физической деятельности, при котором создают эталонную модель движения органа, посредством которого осуществляется соответствующая физическая деятельность живого существа, регистрируют исполненное движение указанного органа, определяют параметры этого движения и определяют отклонения движения органа от эталонной модели его движения, для учета этого отклонения при отработке навыков физической деятельности, отклонения движения указанного органа, которые учитывают при отработке навыков физической деятельности являются прогнозируемыми и определяются по модели прогнозируемого движения указанного органа, полученной с помощью нейро-нечеткой системы, для которой входными данными являются параметры исполненного движения.The technical result is achieved by the fact that in the method of developing the skills of physical activity, in which they create a reference model of the organ’s movement, through which the corresponding physical activity of a living creature is performed, the executed movement of the specified organ is recorded, the parameters of this movement are determined and deviations of the organ’s movement from the reference model of its movement are determined , to take into account this deviation when developing the skills of physical activity, the deviation of the movement of the specified body, which taking into account dissolved when developing the skills of physical activity are predicted and determined by a predicted motion model of said organ obtained by the neuro-fuzzy-system for which the input data are executed motion parameters.
Поясним характер реализации способа и получение технического результата следующим образом.Let us explain the nature of the implementation of the method and obtaining a technical result as follows.
Будущий двигательный образ у нас присутствует всегда, т.е. перед началом любого движения люди, по существу, представляют его конечный результат в виде образа, скорее всего зрительного. При видеосъемке и передачи изображения, например движения человека, на монитор, перед его глазами демонстрируется результат в прошлом, т.е. то, что произошло. На основании сравнения с ожидаемым образом в сознании в процессе овладевания навыками физическое леятельности делают поправку в движение, если оно является циклическим. Для удобства назовем это пассивным воздействием на сознание. Определение «пассивный» здесь означает, что ваше сознание воспринимает картинку и дальше обрабатывает его самостоятельно.The future motor image is always present with us, i.e. before the beginning of any movement, people, in essence, present its final result in the form of an image, most likely visual. When shooting video and transmitting an image, for example, a person’s movement to a monitor, the result of the past is shown before his eyes, i.e. what happened. Based on a comparison with the expected image in the mind, in the process of mastering the skills, physical activities make an adjustment to the movement if it is cyclical. For convenience, we call this a passive effect on the mind. The definition of “passive” here means that your consciousness perceives the picture and further processes it on its own.
Введем понятие «активный сигнал» для ситуации, когда испытуемому представляют иллюзию того движения, которого еще нет, т.е., смоделированный образ будущего движения, «обманывая» таким образом, наше сознание.We introduce the concept of an “active signal” for a situation where the test subject is presented with the illusion of a movement that does not exist yet, that is, a simulated image of a future movement, thus “deceiving” our consciousness.
Для того, чтобы этот прием действительно обеспечивал высокую эффективность обучения навыкам физической деятельности по смоделированному образу будущего движения, необходимо создание такой модели, которая действительно соответствует физическим особенностям данного человека.In order for this technique to really provide high efficiency in teaching physical activity skills in a modeled image of future movement, it is necessary to create a model that really matches the physical characteristics of a given person.
Одним из наиболее перспективных в рассматриваемом контексте является направление с использованием нейро-нечетких моделей (ННМ) как «наилучших аппроксиматоров» (Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2003) (4). Они обладают целым рядом свойств, привлекательных для решения задач управления. К ним можно отнести, в частности, следующие свойства: - нейронные сети могут самообучаться любым функциям при достаточно большом объеме информации и правильном выборе самой нейронной модели. В отличие от традиционных методов и систем оптимального и адаптивного управления, это свойство избавляет от необходимости использовать соответствующие сложные математические модели.One of the most promising in the context under consideration is the direction using neuro-fuzzy models (NNMs) as “the best approximators” (Leonenkov A.V. Fuzzy modeling in MATLAB and fuzzy TECH. St. Petersburg: BHV-Petersburg, 2003) (4) . They have a number of properties that are attractive for solving management problems. These include, in particular, the following properties: - neural networks can self-learn any functions with a sufficiently large amount of information and the correct choice of the neural model itself. Unlike traditional methods and systems of optimal and adaptive control, this property eliminates the need to use appropriate complex mathematical models.
Процедура построения прогностической модели с помощью пакета инженерных расчетов Matlab достаточно подробно описана в литературе (см. указанный выше источник).The procedure for constructing a predictive model using the Matlab engineering calculation package is described in sufficient detail in the literature (see the source indicated above).
С помощью нейро-нечеткого комплекса мы имеем возможность с большой точностью прогнозировать (что, собственно, и есть функция искусственной нейронной сети) поведение какой-либо системы во времени. Вначале происходит обучение нейронной сети. В этом случае идет пассивное воздействие (см. выше). Испытуемому задается шаблон циклического движения и по результатам, предъявляемым на экране перед его глазами, он делает коррекцию (обычная система с биологической обратной связью). После обучения система может предсказывать движения испытуемого и в этом случае происходит незаметный для испытуемого переход на активное воздействие, то есть отработка навыка физической деятельности с помощью иллюзорного (будущего) результата, а именно: по модели прогнозируемого движения органа человеческого тела в процессе осуществления физической деятельности, полученной с помощью нейро-нечеткой системы, для которой входными данными являются параметры исполненного движения.With the help of a neuro-fuzzy complex, we are able to predict with great accuracy (which, in fact, is a function of an artificial neural network) the behavior of any system in time. First, the neural network is trained. In this case, there is a passive effect (see above). The subject is given a pattern of cyclic movement and, according to the results presented on the screen in front of his eyes, he makes a correction (an ordinary system with biological feedback). After training, the system can predict the movement of the test subject, and in this case, the test is invisible to the active influence, that is, the development of the skill of physical activity with the help of an illusory (future) result, namely, according to the model of the predicted movement of an organ of the human body in the course of physical activity, obtained using a neuro-fuzzy system for which the input data are the parameters of the executed movement.
Основным недостатком искусственных нейронных сетей является невозможность получить «знания», которые получились в результате обучения сети, т.к. они распределены по всем элементам сети и отдельно друг от друга не несут никакой смысловой нагрузки. Также недостатком нейронных сетей является отсутствие возможности объяснить выходной результат.The main disadvantage of artificial neural networks is the inability to obtain the “knowledge” that was obtained as a result of training the network, because they are distributed over all elements of the network and separately from each other do not carry any semantic load. Another drawback of neural networks is the inability to explain the output.
Этого недостатка лишены системы управления с нечеткой логикой,This lack of fuzzy logic control systems
в которых начальные данные и база знаний системы вводится априорно экспертом или полученные статистически.in which the initial data and the knowledge base of the system are entered a priori by an expert or obtained statistically.
Предметом нечеткой логики является построение моделей приближенных рассуждений человека и использование их в компьютерных системах.The subject of fuzzy logic is the construction of models of approximate reasoning of a person and their use in computer systems.
Характеристикой нечеткого множества выступает функция принадлежности. Существует свыше десятка типовых форм кривых для задания функций принадлежности. Наибольшее распространение получили: треугольная, трапецеидальная и гауссова функции принадлежности.A characteristic of a fuzzy set is the membership function. There are over a dozen typical curve shapes for specifying membership functions. The most common are: triangular, trapezoidal and Gaussian membership functions.
Основой для проведения операции нечеткого логического вывода является база правил, содержащая нечеткие высказывания в форме "Если-то" и функции принадлежности для соответствующих лингвистических термов. При этом должны соблюдаться следующие условия:The basis for the operation of fuzzy logical inference is the rule base containing fuzzy statements in the form of "If" and membership functions for the corresponding linguistic terms. In this case, the following conditions must be met:
1. Существует хотя бы одно правило для каждого лингвистического терма выходной переменной.1. There is at least one rule for each linguistic term of the output variable.
2. Для любого терма входной переменной имеется хотя бы одно правило, в котором этот терм используется в качестве предпосылки (левая часть правила).2. For any term of an input variable, there is at least one rule in which this term is used as a prerequisite (the left part of the rule).
В противном случае имеет место неполная база нечетких правил.Otherwise, there is an incomplete base of fuzzy rules.
Пусть в базе правил имеется m правил вида:Let the rule base have m rules of the form:
R1: ЕСЛИ x1 - это А11 … И … хn это A1n, ТО у - это В1 …R 1 : IF x 1 is A 11 ... And ... x n is A 1n , THEN y is B 1 ...
R1: ЕСЛИ x1 - это Аi1 … И … хn это Ain, ТО у - это В1 …R 1 : IF x 1 is A i1 ... And ... x n is A in , THEN y is B 1 ...
Rm: ЕСЛИ x1 - это Аi1 … И … хn это Amn, ТО у - это Вm, где xk, k=1..n - входные переменные; у - выходная переменная; Aik - заданные нечеткие множества с функциями принадлежности.R m : IF x 1 is A i1 ... And ... x n is A mn , THEN y is B m , where x k , k = 1..n are input variables; y is the output variable; A ik are given fuzzy sets with membership functions.
Результатом нечеткого вывода является четкое значение переменной у* на основе заданных четких значений xk, k=1..nThe result of fuzzy inference is a clear value of the variable y * based on the given clear values x k , k = 1..n
Психологи полагают, что на 90% наше поведение, привычки, образ жизни обусловлены подсознательными реакциями и убеждениями, а сознанием - только на 10.Psychologists believe that 90% of our behavior, habits, lifestyle are caused by subconscious reactions and beliefs, and consciousness - only by 10.
В процессе осуществления физической деятельности (физические упражнения, ручной труд, игра на музыкальных инструментах и т.п.) органы человеческого тела совершают разнообразные движения. Можно считать, что человек тогда овладел соответствующими навыками, когда соответствующие движения органов, посредством которых человек осуществляет тот или иной вид физической деятельности, соответствуют некоему принятому или разработанному эталону (эталонной модели). В соответствии с предлагаемым способом отработки навыков физической деятельности испытуемого предварительно определяют характерные особенности выполнения им заданного движения по регистрируемым параметрам, с которыми сравнивают текущие действительные значения параметра в процессе сеанса отработки навыка физической деятельности, преобразуемые в эффективные сенсорные (зрительные) сигналы, предъявляемые испытуемому для управления, в удобной символической форме изображения для контроля степени отклонения параметра от модельного значения, по которой осуществляют дифференцированную оценку неполноценности двигательного параметра и в зависимости от этого изменяют предъявляемую пациенту траекторию движения.In the process of carrying out physical activity (physical exercises, manual labor, playing musical instruments, etc.), the organs of the human body make various movements. We can assume that a person then mastered the relevant skills when the corresponding movements of the organs through which a person carries out a particular type of physical activity correspond to some accepted or developed standard (reference model). In accordance with the proposed method for testing the physical activity of a test subject, they preliminarily determine the characteristic features of performing a given movement by registered parameters, with which the current actual values of the parameter are compared during the training session of a physical activity skill, which are converted into effective sensory (visual) signals presented to the test subject for control , in a convenient symbolic form of the image to control the degree of deviation of the parameter from the model s Achen, which is carried out by differentiated assessment parameter and inferiority of the motor depending on this change the patient's presenting trajectory.
Способ обеспечивает отработку навыков физической деятельности, в котором могло бы производится формирование и предъявление человеку, отрабатывающему навыки физической деятельности таких образцовых двигательных образов пациенту до начала выполнения движения, использование которых для воздействия на подсознание приводит к сокращению времени отработки или овладевания навыками заданной физической деятельности.The method provides the development of physical activity skills in which formation and presentation to a person practicing the physical activity skills of such exemplary motor images to the patient before the start of the movement, the use of which to influence the subconscious, reduces the time spent practicing or mastering the skills of a given physical activity.
Источники информации, принятые во внимание:Sources of information taken into account:
1. Бернштейн Н.А. Очерки о физиологии движений и физиологии активности. - М.: 1966.1. Bernstein N.A. Essays on the physiology of movements and the physiology of activity. - M .: 1966.
2. Бернштейн Н.А. «О ловкости и ее развитии». - М., 1954.2. Bernstein N.A. "On Agility and Its Development." - M., 1954.
3. Патент Украины UA 20874, опубл. 07.10.1997 (прототип).3. Patent of Ukraine UA 20874, publ. 10/07/1997 (prototype).
4. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. - СПб.: БХВ-Петербург, 2003.4. Leonenkov A.V. Fuzzy modeling in MATLAB and fuzzy TECH. - SPb .: BHV-Petersburg, 2003.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2012104560/14A RU2495619C1 (en) | 2012-02-09 | 2012-02-09 | Method of training skills of physical activity in living being |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2012104560/14A RU2495619C1 (en) | 2012-02-09 | 2012-02-09 | Method of training skills of physical activity in living being |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2012104560A RU2012104560A (en) | 2013-08-20 |
| RU2495619C1 true RU2495619C1 (en) | 2013-10-20 |
Family
ID=49162453
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2012104560/14A RU2495619C1 (en) | 2012-02-09 | 2012-02-09 | Method of training skills of physical activity in living being |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2495619C1 (en) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2152768C1 (en) * | 1999-11-10 | 2000-07-20 | ЗАО "Биосвязь" | Method for treating clubfoot by means of curative physical training exercises |
| RU2160621C1 (en) * | 1999-11-29 | 2000-12-20 | Уральская государственная академия физической культуры | Sportsman exercising method |
| US20020077189A1 (en) * | 2000-12-14 | 2002-06-20 | Mechworks Software Inc. | Proprioceptive golf club with analysis, correction and control capabilities |
| RU2364436C2 (en) * | 2007-06-18 | 2009-08-20 | Максим Алексеевич Васин | Training method and device for its realising |
-
2012
- 2012-02-09 RU RU2012104560/14A patent/RU2495619C1/en active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2152768C1 (en) * | 1999-11-10 | 2000-07-20 | ЗАО "Биосвязь" | Method for treating clubfoot by means of curative physical training exercises |
| RU2160621C1 (en) * | 1999-11-29 | 2000-12-20 | Уральская государственная академия физической культуры | Sportsman exercising method |
| US20020077189A1 (en) * | 2000-12-14 | 2002-06-20 | Mechworks Software Inc. | Proprioceptive golf club with analysis, correction and control capabilities |
| RU2364436C2 (en) * | 2007-06-18 | 2009-08-20 | Максим Алексеевич Васин | Training method and device for its realising |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2012104560A (en) | 2013-08-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Masters et al. | Advances in implicit motor learning | |
| Araújo et al. | What exactly is acquired during skill acquisition? | |
| Mulligan et al. | Throwing in the dark: improved prediction of action outcomes following motor training without vision of the action | |
| Beilock et al. | Expertise and the mental simulation of action | |
| Kouris et al. | HOLOBALANCE: An Augmented Reality virtual trainer solution forbalance training and fall prevention | |
| JP7437496B2 (en) | Digital system, method of operating the digital system and computer readable medium for myopia treatment | |
| Lohse et al. | Errors, rewards, and reinforcement in motor skill learning | |
| Pelin et al. | Generation of efficient behaviours in the case of performance athletes | |
| Codreanu et al. | A proposed serious game architecture to self-management healthcare for older adults | |
| Riegler | Whose anticipations? | |
| Vieweg et al. | Effects of age simulation and age on motor sequence learning: Interaction of age-related cognitive and motor decline | |
| Peters et al. | Extending mental practice to sleep: Enhancing motor skills through lucid dreaming | |
| Scandola et al. | Anticipation of wheelchair and rollerblade actions in spinal cord injured people, rollerbladers, and physiotherapists | |
| Harris et al. | The relationship between environmental statistics and predictive gaze behaviour during a manual interception task: Eye movements as active inference | |
| RU2495619C1 (en) | Method of training skills of physical activity in living being | |
| James et al. | Integrating brain and biomechanical models—a new paradigm for understanding neuro-muscular control | |
| Werthner | Sport psychology for canoe and kayak | |
| Hildebrandt et al. | Effects of auditory feedback on gait behavior, gaze patterns and outcome performance in long jumping | |
| Gonzales et al. | Effects of various cognitive video stimulations on the measured stamina of runners | |
| Calmels | Beyond Jeannerod's motor simulation theory: An approach for improving post-traumatic motor rehabilitation | |
| RU132909U1 (en) | DEVICE FOR EXERCISING SKILLS OF PHYSICAL ACTIVITY OF A LIVING BEING | |
| Birklbauer | Optimal variability for effective motor learning: A theoretical review and empirical work on movement variability | |
| Rauf et al. | Virtual reality exergames in rehabilitation program for cerebral palsy children | |
| Wilson et al. | Sport and the Brain: The Science of Preparing, Enduring and Winning, Part B | |
| Niv et al. | TOWARD PRECISION COGNITIVE-BEHAVIORAL THERAPY VIA REINFORCEMENT LEARNING THEORY |