摘要 脑电图 (EEG) 建模和分类方法在医学诊断以及使用基于脑机接口的工业 4.0 解决方案创建复杂信息系统中非常重要。本文以线性随机过程的形式介绍了 EEG 信号的数学模型。考虑了使用自回归模型的相应估计程序。新的信息特征已被证明是线性随机过程模型表示的下采样核。基于自回归系数和新提取的信息特征对二元分类机器学习技术进行了比较分析。显示了分类指标的改进。关键词 1 信息系统、脑电图、信号、数学模型、线性随机过程、自回归模型、核、特征提取、估计、二元分类。
摘要 — 在细胞群自适应动力学框架内,提出了癌症生长和癌细胞特征(又称性状或表型)演变的数学模型,以及控制它们的优化和最优控制方法。它们考虑了癌细胞群的异质性,即它们的生物变异性,以及它们的内在可塑性,即它们的非遗传不稳定性,这使得它们能够快速适应不断变化的环境。所提出的癌症疾病观点特定于多细胞生物,依赖于一种相对新颖的观点,与十亿年的进化观点一致。基于癌症哲学方面的最新贡献,这些数学模型旨在设计理论治疗策略,以同时控制肿瘤进展并将药物不良事件限制在健康细胞群中。
ARINICHEVA, Olga V. 1 LEBEDEVA, Natalia A. 2 MALISHEVSKII, Aleksei V. 3 摘要 本文包含基于模糊集合论的人的社会学特征的数学模型。所提出模型的实际应用侧重于评估必须以强制速度处理大量信息流的操作员(例如飞机飞行员或空中交通管制员)的专业能力。关键词:类型学、信息代谢、社会学、模糊集、社会学模型 摘要 本文包含基于模糊集理论的人的社会学特征的数学模型。所提出模型的实际应用侧重于评估必须以强制速度处理大量信息流的操作员(例如飞机飞行员或空中交通管制员)的专业能力。关键词:类型学、信息代谢、社会学、模糊集、社会学模型。
摘要 — 在细胞群自适应动力学框架内,提出了癌症生长和癌细胞特征(又称性状或表型)演变的数学模型,以及控制它们的优化和最优控制方法。它们考虑了癌细胞群的异质性,即它们的生物变异性,以及它们的内在可塑性,即它们的非遗传不稳定性,这使得它们能够快速适应不断变化的环境。所提出的癌症疾病观点特定于多细胞生物,依赖于一种相对新颖的观点,与十亿年的进化观点一致。基于癌症哲学方面的最新贡献,这些数学模型旨在设计理论治疗策略,以同时控制肿瘤进展并将药物不良事件限制在健康细胞群中。
纵向动态控制是自动驾驶汽车的重要任务之一,它处理速度调节以确保平稳和安全的操作。要设计一个良好的控制器,需要一个简单而可靠的数学模型,以便它可以用作植物并调整控制器。尽管文献中有许多类型的数学模型,但找到适合控制应用程序的数学模型至关重要。该模型不能太复杂,并且可能太简单了。因此,这项工作的主要目的是得出一个简单而可靠的车辆纵向模型,以便可以将其用作MATLAB Simulink中的仿真植物,以测试或调整各种类型的控制算法的性能。该模型由三个主要部分组成,即车身动态,简化动力列车动态和制动动态。为了验证模型的可靠性,标准的城市驱动周期将用作参考速度,并使用具有反植物模型的分层PID控制结构来控制踏板输入,以替代模拟环境中的驾驶员。结果表明,控制器设法通过可接受的踏板压力响应跟踪驱动周期,该响应在40%的油门压力之间,并在20%的制动下按下,这与车辆的正常操作一致。尽管仅显示仿真结果,但该模型可以用作进一步开发和测试不同类型的控制算法的良好起点。
本文提出了一个改进的数学模型,用于计算两个对齐表面网格的失真向量。在具有特殊数学条件(例如尖角和小半径)的现有模型上进行基准测试时,模型显示出更好的准确性。该模型被实施到已发达的失真补偿数字工具中,并应用于工业组件。该组件由Inconel 718制成,由激光粉末融合3D印刷技术生产。使用已开发的数学模型预先扭曲其原始几何形状,将数字工具用于补偿原始设计的几何形状。对于在构建过程中受到屈曲的有挑战性的薄结构,工业组件的失真从约±400μm减少到±100µm。
本文考虑了修改电力系统充分性评估中使用的电力短缺最小化数学模型的问题。对现有软件包进行了审查和分析,特别是考虑了其中的电力短缺最小化数学模型。修改了数学模型,以正确考虑受控部分的最大允许有功功率流。在本研究的实验部分,我们测试了提出的修改。结果确定,从电力系统运行的物理定律的角度来看,最合适的结果是由二次损耗的电力短缺最小化模型得出的,该模型考虑了受控部分的电力传输约束。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。