An innovative neuro-fuzzv modfu for predicting creep ofthf medial collateral ligament
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
It is well established that progressive recruitment of the collagen fibres in the knee medial collateral ligament (MCL) leads to the non-linear toe-region of the ligament stress-strain curve. It has also been argued that fibre recruitment helps the ligament to lessen and resist creep. Minimal creep in ligaments allows maintaining joint equilibrium. This is especially important for the knee stability in regular daily activities like walking or running where loading is repetitively applied to the joint over many cycles. Nevertheless, due to dependency of fibre recruitment on many factors affecting its behaviour, the level of recruitment of the collagen fibres is difficult to quantify using classical modeling techniques. We therefore developed a soft-computing algorithm to model creep of the knee MCL in two steps: first, the ill-defined fibre recruitment is quantified using the fuzzy systems. Second, the fibre recruitment is incorporated along with creep stress and creep time to model creep using a hybrid neuro-fuzzy system. The model is trained and tested using experimental database including creep tests and crimp image analysis. The model showed very promising results and confirmed the role of fibre recruitment in viscoelastic behaviour of the ligament.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle