Резкое ухудшение состояния на фоне развития жизнеугрожающих аритмий с симптомами острой сердечной недостаточности (ОСН), синдрома полиорганной недостаточности (СПОН) или отёка головного мозга (ОГМ) может привести к гибели пациента. Поскольку известные методы автоматизированной диагностики в настоящий момент не могут достаточно точно и своевременно определить, что пациент находится в жизнеугрожающем состоянии, ведущем к летальному исходу от ОСН, СПОН или ОГМ, существует необходимость в разработке соответствующих методов. Одним из способов выявить предикторы такого состояния является применение методов машинного обучения к накопленным наборам данных. В данной статье решалась задача проверки с помощью методов анализа данных гипотезы о наличии зависимости между результатами измерения ЭКГ и последующим летальным исходом пациента в результате развития СПОН, ОСН или ОГМ. Был предложен метод комбинирования данных, сводящейся к тому, чтобы на основе характеристик ЭКГ для каждого пациента предложить алгоритм, на вход которого подаются пары интервалов RR и QT, а на выходе получается число, которое является характеристикой состояния пациента. На основе полученной характеристики производится классификация пациентов на группы: основную (пациенты с летальным исходом) и контрольную (выжившие пациенты). Полученная модель классификации закладывает потенциал для разработки методов идентификации клинического состояния пациента, что позволит автоматизировать получение сигнала о его ухудшении. Новизна результата заключается в подтверждении гипотезы о наличии зависимости между результатами измерения ЭКГ и последующим летальным исходом пациента в результате развития СПОН, ОСН или ОГМ, а также предложенном критерии и модели классификации, которые позволяют решать актуальную задачу автоматической фиксации ухудшения состояния пациентов.
При построении автономных систем реального времени (СРВ) необходимо решать задачу оптимальной многозадачной загрузки ряда параллельно функционирующих цифровых сигнальных процессоров. Одним из резервов достижения необходимого результата выступает реализация выборок из сигналов датчиков информации о величине сигнала наиболее редко во времени. При этом необходимо обеспечивать линейную или ступенчатую аппроксимацию сигнала по выборкам с допустимой погрешностью восстановления. Одной из системных задач этих процессоров является фильтрация сигналов или ограничение спектра до частоты среза. Отличительной особенностью предлагаемого в статье подхода является выполнение условия: если измерение этой частоты затруднено (например, в электромеханических средствах СРВ), то для таких сигналов предложено согласовывать максимальные величины параметров гармонической полуволны: погрешность аппроксимации, скорость и ускорение. Исследование открывает перспективу применения новых подходов по дискретизации времени сигналов в амплитудно-временной области и определение для таких сигналов эквивалентной частоты среза спектра сигнала. В настоящей статье получены зависимости величины единицы системного времени ввода-вывода данных от степени согласования между собой максимальных величин параметров сигнала. Математическая модель экстремального поведения сигнала между двумя соседними выборками задана в виде гармонической полуволны. Исследование распространено также на выпуклые составные гармонические функции, по которым сигнал может отклоняться от результатов линейной или ступенчатой аппроксимации сигнала по этим выборкам. Проведено сравнение моделей по величине относительных интервалов дискретизации времени, зависящих от степени согласования максимальных параметров гармонической полуволны. При сравнении, кроме этих максимальных параметров, учтена связь максимальной скорости сигнала с погрешностью аппроксимации выборок ступеньками и связь максимального ускорения сигнала с максимальной погрешностью линейной аппроксимации. Результаты позволяют определять длительности интервалов равномерной дискретизации времени сигнала по результатам обследования объекта управления, обосновывают существенное увеличение интервала дискретизации времени или аналогичное увеличение числа решаемых задач в единицу системного времени.
Системы интервального регулирования движения поездов на российских железных дорогах используют электрическую рельсовую цепь в качестве канала передачи информации о показании светофора на локомотив. Кодовые сигналы в таком канале подвержены влиянию помех, что часто приводит к нарушению движения поездов.
Существенного повышения помехоустойчивости можно достичь, если формализовать прием и дешифрацию сигналов электрической цепи в виде задачи классификации изображений. Для построения классификатора кодовых сигналов электрической рельсовой цепи с применением методов машинного обучения требуется обучающая выборка. Предлагается имитационная модель электрического кодового сигнала, позволяющая синтезировать такую выборку.
Имитационная модель структурирована в соответствии с основными этапами формирования и передачи кодового сигнала в рельсовой цепи: генератор кодового сигнала, рельсовая линия, приемное оборудование локомотива.
По результатам анализа осциллограмм и схем генераторов предложен алгоритм генерации кодового сигнала в начале рельсовой цепи. На этом этапе учтены временные характеристики кодовых сигналов, определяемые спецификацией, а также их случайные отклонения, обусловленные различными факторами.
Анализ схем замещения рельсовой линии, по которой передается кодовый сигнал, показал, что она представляет собой фильтр нижних частот. Для имитации влияния рельсовой линии на кодовый сигнал предложено использовать алгоритм цифрового фильтра Баттерворта. Параметры фильтра определены на основе электрических параметров рельсовой линии. Дополнительно на этом этапе учтено влияние случайных внешних помех.
Для имитации приемного оборудования локомотива, которое содержит полосовой фильтр, также предложено использовать алгоритм цифрового фильтра Баттерворта.
Таким образом, предложенная имитационная модель представляет собой совокупность последовательных алгоритмов. Изменяемые в заданных диапазонах параметры модели позволяют синтезировать осциллограммы кодовых сигналов с учетом различных условий работы компонентов электрической рельсовой цепи.
В работе предлагается алгоритм синтеза устройства управления непрерывным техническим объектом с неопределенными параметрами, заданными в интервальной форме, доставляющего системе параметрическую робастность. Для обеспечения робастности проектируемой системы использована концепция относительной интер-вальности интервальных математических объектов: скаляр, вектор, численная характе-ристика матрицы, в качестве которой в алгоритме синтеза использован ее след. Задача решается методом медианного модального управления на медианные значения стан-дартных показателей качества системы, дополненного контролем относительной интер-вальности следа матрицы состояния спроектированной системы, представляющего собой аддитивную композицию ее собственных чисел, что гарантирует требуемые значения относительной интервальности интервальных значений стандартных показателей системы. Показано, что, если желаемое медианное поведение проектируемой системы задается с помощью модели, матрица состояния которой имеет кратные собственные числа кратности равной размерности вектора состояния, то относительная интервальность следа матрицы проектируемой системы совпадает с относительной интервальностью кратного числа. При этом появляется возможность изменения относительной интервальности интервального следа матрицы состояния проектируемой системы с помощью механизма изменения его медианной составляющей, реализуемого введением обратной связи по вектору состояния непрерывного технического объекта. Полученные результаты иллюстрируются примером.
В данной работе исследуются взаимосвязи между последними эпизодами потребления алкоголя как показателя рискованности поведения и социально- демографическими и психологическими характеристиками респондента. Для этого строится регрессионная модель с интервалом между интервью и последним эпизодом поведения в качестве зависимой переменной. Рассмотрены критерии качества для регрессионных моделей.
Рассматривается подход к оцениванию интенсивности и производных параметров поведения респондентов по сведениям о последнем эпизоде их поведения. В качестве модели поведения предложен гамма-пуассоновский процесс, описаны его характеристики, а также различные варианты его параметризации. Разработан метод, позволяющий обработать систематическую ошибку, возникающую из-за неявного предположения, что момент интервью является эпизодом поведения. В работе также предложены способы обработки исходных данных, характеризующихся гранулярностью.
Представлены результаты развития метода векторных функций Ляпунова и принципа сравнения на класс интервальных систем управления. Представлена процедура построения и исследования динамических свойств агрегатированной системы сравнения для многомерной интервальной системы управления.
Рассматривается развитие процедур оценивания интенсивности поведения по данным о минимальном, максимальном и обычном интервале между эпизодами указанного поведения. Математической моделью поведения выступает пуассоновский процесс; наблюдения представляют собой ответы респондентов на естественном языке об указанных интервалах. Описанный в статье подход учитывает гранулярность исходных данных и основывается на использовании аппарата порядковых статистик и применении метода рандомизации. Рассмотрены примеры применения полученных оценок для анализа не только рискованного, но и ругих видов социально-значимого поведения.
В статье выводятся интервальные оценки интенсивности рискованного поведения и риска, с ним связанного. Предложен подход к проверке согласованности оценок указанных показателей, полученных различными способами по различным исходным данным.
В статье получена внутренняя оценка допустимого множества решений интервальной системы линейных уравнений для решения задач параметрической идентификации и исследования свойства управляемости на основе распознающего функционала.
В статье предложен подход исследования динамического свойства экспоненциальной устойчивости нелинейной интервальной динамической системы с нелинейностью квадратичного типа на основе прямого метода Ляпунова. Построена внутренняя оценка области притяжения начала координат для рассматриваемого класса интервальных систем.
В работе предложена методика исследования и получены достаточные условия асимптотической устойчивости с использованием функционала Ляпунова-Красовского и методов интервального анализа для нелинейной интервальной системы с запаздывающим аргументом.
Предлагается конструктивный метод многокритериальной оптимизации процессов управления детерминированными и не полностью определенными управляемыми системами с распределенными параметрами, описываемыми линейными многомерными уравнениями в частных производных параболического типа с внутренними и граничными управляющими воздействиями в условиях заданной точности приближения конечного состояния объекта к требуемому пространственному распределению управляемой величины. Предлагаемый в статье подход базируется на однокритериальной версии в виде минимаксной свертки нормализуемых критериев качества и последующем переходе к эквивалентной форме типовой вариационной задачи с ограничениями. Анализ проводится применительно к детерминированной модели объекта, описываемой бесконечной системой дифференциальных уравнений относительно временных мод разложения управляемой величины в ряд по собственным функциям начально-краевой задачи. Дальнейшие процедуры предварительной параметризации управляющих воздействий на основе аналитических условий оптимальности и редукции к задачам полубесконечного программирования позволяют найти искомые экстремали с использованием их чебышёвских свойств и фундаментальных закономерностей предметной области в типичных для приложений условиях оценки в равномерной метрике точности приближения конечного состояния объекта к требуемому. Полученные результаты распространяются на задачи программного управления по принципу гарантированного результата ансамблями траекторий движения объекта в условиях интервальной неопределенности параметрических характеристик распределенной системы и множественных внешних возмущений. Приводится представляющий самостоятельный интерес пример решения предлагаемым методом задачи многокритериальной оптимизации передовой технологии индукционного нагрева металлических полуфабрикатов перед последующей обработкой давлением. В качестве компонент векторного критерия оптимизации рассматриваются расход энергии на нагрев, потери металла на термохимические взаимодействия и точность достижения заданной конечной температуры нагрева.
Предложен подход к решению задачи оценки интенсивности рискованного поведения индивида по данным, которые являются системами ответов респондентов на вопросы, касающиеся их поведения. Оценка строится методом максимального правдоподобия, причём функция правдоподобия характеризует правдоподобие реализации конкретной системы ответов. Построены функции правдоподобия для ситуации, когда исследователь имеет данные о нескольких последних последовательных эпизодах поведения и ситуации, когда имеются данные об одном последнем эпизоде поведения и рекордных интервалах между последовательными эпизодами процесса за заданный промежуток времени.
Представлены модифицированная математическая модель в классе «хищник жертва» для чумной триады, результаты решения задачи параметрической идентификации и моделирования процессов на популяционном уровне с использованием реальных данных, собранных в ландшафтно-экологическом районе (равнина Акдала) Прибалхашского природного очага чумы (Республика Казахстан).
1 - 15 из 15 результатов