
Предметом дослідження є елементи аналітичного і структурного синтезу процедури ідентифікації моделі динаміки глікемії за критерієм максимальної правдоподібності. Метою роботи є зменшення ризиків ідентифікації діабетичних станів при використанні поліноміальних моделей динаміки глікемії. Завдання. На основі результатів глюкозотолерантного тестування дослідити можливості параметричного розпізнавання діабетичних станів, коли динаміка рівня глюкози апроксимується поліноміальною моделлю будь-якого порядку. Використати аналітичний вираз для мінімуму середнього ризику для структурного синтезу процедури ідентифікації виду діабету. Підтвердити ефективність використання отриманої структурної схеми процедури ідентифікації моделі динаміки глікемії при глюкозотолерантному тестуванні. Висновки. Розроблено блок-схему з адаптивною (по відношенню до кількості ідентифікованих глікемічних моделей) структурою і відповідна їй комп’ютеризована система багатосторонньої ідентифікації моделей динаміки глікемії за двома глюкозотолерантними тестами. Доведено можливість підвищення достовірності діагностики при використанні запропонованого методу, у порівнянні зі стандартним від значення 0,972 до 0,974 (обсяг навчальної вибірки N = 60).
алгоритм ідентифікації, polynomial model, діабетичний стан, medium risk, диабетическое состояние, параметрическая идентификация, полиномиальная модель, динамика гликемии, динаміка глікемії, glycemic dynamics, parametric identification, средний риск, алгоритм идентификации, поліноміальна модель, identification algorithm, середній ризик, diabetic state, параметрична ідентифікація
алгоритм ідентифікації, polynomial model, діабетичний стан, medium risk, диабетическое состояние, параметрическая идентификация, полиномиальная модель, динамика гликемии, динаміка глікемії, glycemic dynamics, parametric identification, средний риск, алгоритм идентификации, поліноміальна модель, identification algorithm, середній ризик, diabetic state, параметрична ідентифікація
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
