Aplicações da extensão de Zadeh na dinâmica do HIV com retardo fuzzy sob tratamento antirretroviral
Notice bibliographique
Résumé
Mathematical models as applied to biological phenomena are usually involved with uncertainties. One way of determining solutions of such mathematical models, including their uncertainties, is by applying the Zadeh's extension principle, which is part of the fuzzy set theory. In this context, the general objective of this research is to present applications of the one-dimensional and two-dimensional Zadeh's extension principle on two mathematical models that simulate the dynamics of HIV antiretroviral treatment, with delay, in seropositive individuals. These applications are presented through fuzzy solutions of the proposed models of HIV dynamics, in which the delay and death rate of the virus are considered as fuzzy numbers. In the first model, the delay and the mortality rate of the virus are considered as fuzzy numbers correlated through an injective and monotonous function which facilitates the attainment of a fuzzy solution of the presented model, since it turns the two-dimensional Zadeh's extension principle into an one-dimensional type. The function that correlates the fuzzy parameters is estimated by two different methods, the first is Mamdani inference method and the second is Takagi-Sugeno inference method, which motivated a comparative study of the solutions in terms of the absolute error. In the other model, a numerical fuzzy solution is obtained through an algorithm developed in this work, considering in the model as triangular fuzzy numbers, the delay and the mortality rate of the virus that do not use a function that correlates them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».