Bio-Inspired Strategies for Modeling and Detection in Diabetes Mellitus Treatment / Najlacnejšie knihy
Bio-Inspired Strategies for Modeling and Detection in Diabetes Mellitus Treatment

Kod: 44227447

Bio-Inspired Strategies for Modeling and Detection in Diabetes Mellitus Treatment

Autor Alma Y Alanis, Oscar D Sánchez, Alonso Vaca Gonzalez, Marco Perez Cisneros

Bio-Inspired Strategies for Modeling and Detection in Diabetes Mellitus Treatment focuses on bio-inspired techniques such as modelling to generate control algorithms for the treatment of diabetes mellitus. The book addresses the i ... więcej

208.34

Dostępność:

50 % szansaOtrzymaliśmy informację, że książka może być ponownie dostępna. Na podstawie państwa zamówienia, postaramy się książkę sprowadzić w terminie do 6 tygodni. Gwarancja pełnego zwrotu pieniędzy, jeśli książka nie zostanie zabezpieczona.
Przeszukamy cały świat

Powiadomienie o dostępności

Dodaj do schowka

Zobacz książki o podobnej tematyce

Bon podarunkowy: Radość gwarantowana

Wzór bonu podarunkowegoDowiedz się więcej

Powiadomienie o dostępności

Powiadomienie o dostępności


Akceptacja - Zgłaszając nam chęć otrzymania powiadomienia, akceptujesz warunki Regulaminu

Będziemy sprawdzać dostępność książki za Ciebie

Wpisz swój adres e-mail, aby otrzymać od nas powiadomienie,
gdy książka będzie dostępna. Proste, prawda?

Więcej informacji o Bio-Inspired Strategies for Modeling and Detection in Diabetes Mellitus Treatment

Za ten zakup dostaniesz 523 punkty

Opis

Bio-Inspired Strategies for Modeling and Detection in Diabetes Mellitus Treatment focuses on bio-inspired techniques such as modelling to generate control algorithms for the treatment of diabetes mellitus. The book addresses the identification of diabetes mellitus using a high-order recurrent neural network trained by the extended Kalman filter. The authors also describe the use of metaheuristic algorithms for the parametric identification of compartmental models of diabetes mellitus widely used in research works such as the Sorensen model and the Dallaman model. In addition, the book addresses the modelling of time series for the prediction of risk scenarios such as hyperglycaemia and hypoglycaemia using deep neural networks. The detection of diabetes mellitus in early stages or when current diagnostic techniques cannot detect glucose intolerance or prediabetes is proposed, carried out by means of deep neural networks in force in the literature. Readers will find leading-edge research in diabetes identification based on discrete high-order neural networks trained with the extended Kalman filter; parametric identification of compartmental models used to describe diabetes mellitus; modelling of data obtained by continuous glucose monitoring sensors for the prediction of risk scenarios such as hyperglycaemia and hypoglycaemia; and screening for glucose intolerance using glucose tolerance test data and deep neural networks. Application of the proposed approaches is illustrated via simulation and real-time implementations for modelling, prediction, and classification. Addresses the online identification of diabetes mellitus using a high-order recurrent neural network trained online by the extended Kalman filterCovers parametric identification of compartmental models used to describe diabetes mellitusProvides modelling of data obtained by continuous glucose monitoring sensors for the prediction of risk scenarios such as hyperglycaemia and hypoglycaemia

Szczegóły książki

Kategoria Książki po angielsku Mathematics & science Mathematics Applied mathematics

208.34



Osobní odběr Bratislava a 2642 dalších

Copyright ©2008-24 najlacnejsie-knihy.sk Wszelkie prawa zastrzeżonePrywatnieCookies


Konto: Logowanie
Všetky knihy sveta na jednom mieste. Navyše za skvelé ceny.

Nákupní košík ( prázdný )

Nakupte za 59,99 € a
máte doručení zdarma.

Twoja lokalizacja: