Abstrakt. Flera statistiska och maskininlärningsmetoder föreslås för att uppskatta typ och intensitet av fysisk belastning och ackumulerad trötthet. De baseras på den statistiska analysen av ackumulerade och rörliga fönster data undergrupper med konstruktion av ett kurtos-skewness diagram. Detta tillvägagångssätt tillämpades på de data som samlats in av den bärbara hjärtmonitorn för olika typer och nivåer av fysiska aktiviteter, och för personer med olika fysiska tillstånd. De olika nivåerna av fysiska aktiviteter, belastningar och kondition kan särskiljas från kurtos-skewness diagrammet, och deras utveckling kan övervakas. Flera mått för uppskattning av den omedelbara effekten och den ackumulerade effekten (fysisk trötthet) av fysiska belastningar föreslogs. De data och resultat som presenteras gör det möjligt att utvidga tillämpningen av dessa metoder för modellering och karakterisering av komplexa mänskliga aktivitetsmönster, till exempel för att uppskatta den faktiska och ackumulerade fysiska belastningen och tröttheten, modellera den potentiella farliga utvecklingen, och ge försiktighet och råd i realtid.
Data för olika typer och nivåer av fysiska aktiviteter och för personer med olika fysiska förhållanden samlades in av den bärbara hjärtmonitorn REF.
Parallel Statistical and Machine Learning Methods for Estimation of Physical Load
{'venue': 'In: Vaidya J., Li J. (eds) Algorithms and Architectures for Parallel Processing. ICA3PP 2018. Lecture Notes in Computer Science, vol 11334, 483-497. Springer, Cham', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}