雏菊

DAISY:一种新的测试生物和生理系统全局可识别性的软件工具。先验全局可辨识性是生物和生理模型的一种结构属性。它被认为是适定估计的先决条件,因为它涉及在理想条件下(无噪声观测和无误差模型结构)从测量的输入-输出数据中唯一地恢复未知模型参数的可能性。当然,如果在进行实验之前,能够从实际的实验中恢复所需的时间和精力,则是唯一的。许多有趣的生物模型都是非线性的,但非线性系统的可辨识性分析却是一个很难解决的数学问题。文献中提出了不同的方法来测试非线性模型的可辨识性,但据我们所知,迄今为止还没有一个软件工具可以用来自动检查非线性模型的可辨识性。本文描述了一个实现微分代数算法的软件工具,用于对多项式或有理方程描述的(线性和)非线性动态模型进行参数可辨识性分析。我们的目标是为生物研究者提供一个完全自动化的软件,需要最少的数学模型的先验知识,而不需要深入了解数学工具。DAISY(用于系统可识别性的微分代数)软件在生物建模研究中可能有用,特别是在研究实验特别昂贵和/或难以执行的生理学和临床医学中。给出了使用DAISY软件工具的实例。DAISY的网址是http://www.dei.unipd.it/∼pia/。


zbMATH中的参考文献(参考 43篇文章

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  17. Eisenberg,Marisa C.;Jain,Harsh V.:数据和可识别性中的建立信任练习:将癌症化疗建模为案例研究(2017)
  18. Nimmegeers,Philippe;Lauwers,Joost;Telen,Dries;Philip专家;van Impe,Jan:应用于ADM1案例研究的大规模非线性动态网络模型的可识别性(2017)
  19. 鲍永刚,机械学习能力(2017年:机器参数)
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