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Effiziente Identifikation parametrisierter Kreislaufmodelle

  • In der vorliegenden Arbeit werden Verfahren vorgestellt, die geeignet sind, Modelle des menschlichen kardiovaskulären Systems an individuelle Kreislaufreaktionen anzupassen. Allgemeine Kreislaufmodelle des menschlichen kardiovaskulären Systems sind in der Regel nichtlineare Differentialgleichungssysteme, für die es keine effizienten Optimierungsverfahren gibt. Durch die Einschränkung auf relevante Aspekte (bzgl. der Individualisierungsaufgabe) wird ein solches Modell auf Modelle einfacherer Struktur projiziert, die eine Approximation durch Funktionsapproximatoren erlauben, für welche wiederum effiziente Optimierungsalgorithmen existieren. In Abhängigkeit von der Struktur der Individualisierungsaufgabe kommt zusätzlich ein modifiziertes BFGS-Verfahren zum Einsatz, das Approximationen solcher Modellaspekte verwendet um die Konvergenz der Modellindividualisierung zu verbessern.

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Metadaten
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Author:Alexander Asteroth
Number of pages:193
URL:https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:5n-01350
Handle:https://hdl.handle.net/20.500.11811/1655
Place of publication:Bonn
Date of exam:2000/08/25
Contributing Corporation:Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität
Publication year:2000
Dewey Decimal Classification (DDC):0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Entry in this database:2015/08/21