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1)  nonparametric mised-effects models
非参数混合效应模型
2)  Semiparametric mixed effects model
半参数混合效应模型
3)  Nonlinear mixed effect model
非线性混合效应模型
1.
Estimation of relative clearance of cyclosporin A with nonlinear mixed effect model in kidney transplant patients;
非线性混合效应模型法估算肾移植患者环孢素A的相对清除率
2.
Evaluation of relative bioavailability and pharmacokinetic parameters of ciclosporin preparations by nonlinear mixed effect model;
非线性混合效应模型估算环孢素在人体相对生物利用度和药动学参数
3.
Estimation of relative clearance of cyclosprine A in patients after renal transplantation using nonlinear mixed effect model;
非线性混合效应模型法估算肾移植患者环孢素A清除率
4)  Nonlinear mixed effect model(NONMEM)
非线性混合效应模型法
1.
Nonlinear mixed effect model(NONMEM) has been widely used in estimating population pharmacokinetics parameters of various drugs.
非线性混合效应模型法广泛应用于临床各类药物的群体药动学参数估算。
5)  NONMEM
非线性混合效应模型
1.
254 steady-state blood concentrations of TAC after orally administered were evaluated by NONMEM program.
方法:用非线性混合效应模型(NONMEM)程序分析前瞻性收集的22例肝移植患者254份TAC的稳态全血药物浓度样本。
2.
The population pharmacokinetics of MTX was evaluated with NONMEM program and the effects of patients\' age, sex, weight, creatinine clearance rate, blood urea nitrogen and other factors on MTX pharmacokinetic parameters were analyzed quantitatively.
方法:收集皮肤科50例银屑病患者单剂量静脉滴注MTX后稀疏血药浓度数据137个,采用荧光偏振免疫法(FPIA)测定,应用非线性混合效应模型(NONMEM)程序一步法估算MTX的群体药动学参数,并定量分析患者年龄、性别、体质量、肌酐清除率、尿素氮等因素对MTX药动学参数的影响。
3.
The effects of demography and biochemical covariates were investigated by NONMEM.
方法用群体药动学方法,对50名汉、蒙、朝、回、维族健康志愿者的血药浓度进行分析,用非线性混合效应模型(NONMEM)程序建立替硝唑的群体药动学模型,考察人口统计学指标、生化指标等相关因素对药动学参数的影响,并进行模型验证。
6)  nonlinear mixed-effect model
非线性混合效应模型
1.
Methods The model was established by nonlinear mixed-effect model(NONMEM)program using 60 epileptic outpatients with steady-state plasma concentration data and the corresponding demographic data in our hospital.
方法收集我院门诊60名癫痫患者丙戊酸钠稳态血药浓度监测数据和相应的人口学数据,应用非线性混合效应模型(non linearm ixed-effectmodel,NONMEM)程序对收集的数据进行分析,建立群体药动学模型。
2.
The paper describes the problem of conventional growth and yield model and the use of nonlinear mixed-effect models in modeling basal area.
该文描述了传统生长收获模型存在的问题及非线性混合效应模型在预估林分断面积方面的应用,介绍了非线性混合效应模型的表达形式。
补充资料:非参数模型辨识
      利用直接记录或分析系统的输入和输出信号的方法估计系统的非参数模型。所谓非参数模型是指系统的数学模型中非显式地包含可估参数。例如,系统的传递函数、频率响应、脉冲响应、阶跃响应等都是非参数模型。非参数模型通常以响应曲线或离散值形式表示。非参数模型的辨识可通过直接记录系统输出对输入的响应过程来进行;也可通过分析输入与输出的自相关和互相关函数(见相关分析法建模),或它们的自功率谱和互功率谱函数(见频谱分析方法建模)来间接地估计。非参数模型是经典控制理论中常用的描述线性系统的数学模型。传递函数反映输入与输出的拉普拉斯变换在复数域上的响应关系,频率响应反映它们的傅里叶变换在频率域上的响应关系,而脉冲响应和阶跃响应则是在时域上的响应关系。它们从不同的方面反映系统的动态特性。非参数模型比参数化模型直观,辨识非参数模型的方法和计算也比辨识参数化模型的简单。脉冲响应可以用直接记录输入脉冲函数的输出响应的方法来辨识;频率响应也可以直接利用单频正弦输入信号的响应来辨识。但是这种直接辨识方法只能应用于无随机噪声的确定性系统。对于有随机噪声的系统或随机输入信号,必须使用相关分析法或功率谱分析方法。随着快速傅里叶变换仪、伪随机信号发生器和相关仪的问世,辨识系统的非参数模型已变得比较容易。但非参数模型应用于实时控制和适应性控制仍不如参数化模型方便。非参数模型在某些情形下,可以转化为参数模型。例如,如果一个系统的传递函数可以表示为有理分式H(s)=K/(a+s),则系统的模型可以用常微分方程y'+ay=ku表示,a与k为待估计的模型参数,这是参数化模型。又如,对于离散系统的权函数序列(离散脉冲响应序列){hi,i=0,1,...},如果在i充分大(如i>N0),而│hi│充分小时,则模型可以表示为并可用最小二乘法给出有穷权函数序列{hi,i=0,1,...N0}的估计。一般说来,由参数模型容易获得非参数的脉冲响应或频率响应,但由非参数模型化为参数模型则要困难得多。
  
  参考书目
   P.艾克霍夫著,潘科炎、张永光等译:《系统辨识:状态与系统参数估计》,科学出版社,北京,1980。(P.Eykhoff, Systems Identification, Wiley, London,1974.)

  

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参考词条