44
инвазивного глюкометра с использованием современных информационно-
коммуникационных технологий и математического моделирования [4].
Математической постановкой задачи предполагается выходной параметр Y-
глюкоза в крови, входными параметрами
, т. е. задача оценивания по
ЭК, полученным из информативных репрезентативных БФН (см. рис.)
Рисунок 1. Сложный процесс
Здесь
входные параметры,) являются информативными репрезентативными,
методы математического моделирования для оценки количества EQ и выводимой Y-
глюкозы крови (использовался ортотолуидиновый биохимический метод) на основе
метода KEDS в БФН Дж. Накатани в системе Риодораку необходимо будет доказать
на основании. Основной целью является создание ANGMM на основе эквалайзера
БФН, структура которого показана на рис [5].
В основе математического моделирования сложных процессов лежит метод
регрессии, который можно записать в виде следующей формулы:
1
2
(
,
, ...,
, )
n
y
F x
x
x
c
,
(1.5)
где S-регрессия — вектор коэффициентов, определяемых при построении модели.
Внешний вид конструкции выбирается по классу моделей - линейные, нелинейные,
логарифмические, параболические, градуированные и другие типы [6]. В основе
создания ANGMM в КТ лежит задача оценки выходного Y-параметра,
количества
глюкозы в крови и входного параметра EQ, полученных из информативных BFN.
Функциональная схема АНГММ изображена на рис. Это на рисунке - количество EQ в
информативном BFN; Z - анализ крови, полученный биохимическим
ортотолуидиновым
методом;
-
результаты,
полученные
биохимическим
ортолиуидиновым методом, оценивающим количество глюкозы в крови; -
модельные результаты определения уровня глюкозы в крови с помощью ANGMM; C
– коэффициент регрессии; Q = Q – критерии оценки. Блок идентификации служит
блоком формирования информативного комплекса БФН и
само сравнения анализа
крови, полученного методом АНГММ и биохимического ортотолуидинового метода с
использованием информативного БФН [7].
Для
достижения
поставленной
цели
необходимо
построить
многопараметрическую регрессионную модель, решение этого процесса требует
решения следующих задач:
• статистическая обработка полученных клинических данных;
• решение задачи определения соотношения между входными и выходными
параметрами путем выбора локальных критериев и формирования набора
информативных
параметров;
• создание нового многокритериального дисперсионного метода формирования
информативных параметров;
• Построение АНГММ и определение предела адекватности итерационным
методом;
• создать алгоритм критериев оценки адекватности модели.
В результате развития информационных технологий и компьютерного
моделирования большое развитие получила и система диагностики и лечения ИРТ.
сложный
процесс
45
• создан максимально информативный комплекс БФН (называемый
репрезентативными точками) для определения дисбаланса существующих
меридианов;
• доказано, что этот информативный БФН проявляет болезненные БФН в
меридианах в результате заболевания внутренних органов;
• Создана система Дж. Накатани «Риодораку»,
которая органично связывает
современную медицину с древневосточной медициной.
