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Parameter estimation for stiff equations of biosystems using radial basis function networks

机译:基于径向基函数网络的生物系统刚性方程参数估计

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摘要

BackgroundThe modeling of dynamic systems requires estimating kinetic parameters from experimentally measured time-courses. Conventional global optimization methods used for parameter estimation, e.g. genetic algorithms (GA), consume enormous computational time because they require iterative numerical integrations for differential equations. When the target model is stiff, the computational time for reaching a solution increases further.
机译:背景技术动态系统的建模需要根据实验测量的时程估算动力学参数。用于参数估计的常规全局优化方法,例如遗传算法(GA)耗费大量计算时间,因为它们需要微分方程的迭代数值积分。当目标模型是刚性的时,用于求解的计算时间会进一步增加。

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