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Enregistrement W2890951255 · doi:10.1155/2018/7257083

An <i>r</i>‐Order Finite‐Time State Observer for Reaction‐Diffusion Genetic Regulatory Networks with Time‐Varying Delays

2018· article· en· W2890951255 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueComplexity · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene Regulatory Network Analysis
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésObserver (physics)MATLABControl theory (sociology)Reaction–diffusion systemStability (learning theory)Dirichlet boundary conditionMathematicsState (computer science)DiffusionBoundary value problemComputer scienceOrder (exchange)Applied mathematicsMathematical optimizationMathematical analysisAlgorithmPhysicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It will be settled out for the open problem of designing an r ‐order finite‐time (F‐T) state observer for reaction‐diffusion genetic regulatory networks (RDGRNs) with time‐varying delays. By assuming the Dirichlet boundary conditions, aiming to estimate the mRNA and protein concentrations via available network measurements. Firstly, sufficient F‐T stability conditions for the filtering error system have been investigated via constructing an appropriate Lyapunov–Krasovskii functional (LKF) and using several integral inequalities and (reciprocally) convex technique simultaneously. These conditions are delay‐dependent and reaction‐diffusion‐dependent and can be checked by MATLAB toolbox. Furthermore, a method is proposed to design an r ‐order F‐T state observer, and the explicit expressions of observer gains are given. Finally, a numerical example is presented to illustrate the effectiveness of the proposed method.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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