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摘要:
针对细胞信号转导网络的数学模型结构复杂、强非线性以及实验测量数据存在极大不确定性的特点,采用扩展卡尔曼滤波技术,将模型参数作为随机过程的状态估计量,构造相应的卡尔曼滤波方程进行参数估计.以肿瘤坏死因子诱导的核转录因子κB信号转导网络为例,对系统模型的未知参数进行辨识.结果表明该方法能够从噪声数据中提取有效信号,从而有效地识别参数,为解决复杂信号转导通路参数辨识中的不确定性问题提供了可靠的理论方法.
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文献信息
篇名 基于扩展卡尔曼滤波的信号转导网络参数估计
来源期刊 中北大学学报 学科 生物学
关键词 信号转导网络 参数估计 扩展卡尔曼滤波 不确定性
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目 自动化与计算机技术
研究方向 页码范围 219-223
页数 5页 分类号 Q332
字数 2541字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-3193.2008.03.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 贾建芳 中北大学信息与通信工程学院 34 162 7.0 11.0
2 杨瑞峰 中北大学信息与通信工程学院 77 618 10.0 22.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
信号转导网络
参数估计
扩展卡尔曼滤波
不确定性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中北大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-3193
14-1332/TH
大16开
太原13号信箱
1979
chi
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2903
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7
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