Оценка параметров линейных динамических моделей биологических тканей

биологические ткани динамические модели линейные системы линейные динамические модели параметрическая идентификация

Поверхности 4-мерного пространства-времени Галилея. Полная кривизна поверхности, Энергетический спектр D{-}[2] - центра в полупроводниковой квантовой точке при наличии внешних электрического и магнитного полей, ...

С. М. Геращенко ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ БИОЛОГИЧЕСКИХ ТКАНЕЙ Представлены линейные динамические модели биологических тканей. <...> Приведены результаты оценок параметров моделей и соответствующих дисперсий для различных биологических тканей в состоянии «норма» и «патология». <...> Это обстоятельство требует оценки получаемых значений параметров, характеризующих исследуемый объект, в динамике. <...> В этой связи разработка динамических моделей, описывающих свойства различных биологических тканей, приобретает первостепенное значение. <...> Процедуры параметрической идентификации позволяют получать многопараметрическое признаковое пространство, способное характеризовать динамические свойства исследуемых объектов. <...> Линейная система связывает наблюдаемые значения входа () ut и выхода () yt с учетом влияния помехи () et . <...> () ( ) () ( ) ( ) Одним из вариантов представления передаточных функций линейных yt используются наблюдаемые данные в диссистем являются регрессионные модели [2]. <...> Типы моделей различаются по способу описания линейным разностным уравнением входно-выходного соответствия. <...> Рассмотрим основные типы регрессионных моделей, используемых в процедурах идентификации. <...> В этой модели авторегрессия относится к части () Aq y . <...> Ос64 Aq и ()B q с оператором задержки 1q 1 ARX описывается следующим уравнением: <...> Таким образом, предсказатель представляет собой скалярное произведение известного вектора данных ()t и вектора параметров . <...> (11) В отличие от модели A ,RX в ней для описания ошибки, как скользящеARMAX описывается Известия высших учебных заведений. <...> Эта модель приводится к любой из , Aq , ( )B q , ( )Cq , ( )D q и ()F q в авторегрессионных моделях используются в качестве информативных признаков, характеризующих состояние биологического объекта. <...> Рассмотрим алгоритм идентификации на примере данных, полученных для нормальной ткани почки. <...> Для сравнения критериев согласия с данными для различных модельных структур <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт