Вэйвлет-нейро-фаззи система типа-2 и алгоритм ее обучения в задачах интеллектуальной обработки информации

В статті запропонована вейвлет-нейро-фаззі система типу-2, що реалізується за допомогою ансамблю звичайних систем першого типу з різними параметрами фаззі-вейвлет-функцій належності типу-2. Також запропонована процедура редукції-дефаззіфікації реального часу, що дозволяє в on-line режимі синтезувати оптимальний вихідний сигнал. Введену вейвлет-нейро-фаззі систему типу-2 можна використовувати для вирішення задач інтелектуальної обробки інформації. Проведено експериментальне моделювання на довільних нестаціонарних процесах, результати, якого підтверджують доцільність запропонованих методів.The type-2 wavelet-neuro-fuzzy system, which is implemented by the ensemble of usual type-1 systems with different parameters of type-2 fuzzy-wavelet membership function is proposed. Also the real time type-reduction and defuzzyfication procedure is introduced, which allows to synthesize the optimal output signal on-line. The proposed type-2 wavelet-neuro-fuzzy systems can be used in Data Mining tasks. The experimental simulations based on different non-stationary process are performed. Experimental simulation results confirm the appropriateness of the proposed methods.В статье предложена вэйвлет-нейро-фаззи система типа-2, которая реализуется с помощью ансамбля обычных систем первого типа с различными параметрами фаззи-вэйвлет-функций принадлежности типа-2. Также предложена процедура редукции-дефаззификации реального времени, позволяющая в on-line режиме синтезировать оптимальный выходной сигнал. Введенную вэйвлет-нейро-фаззи систему типа-2 можно использовать для решения задач интеллектуальной обработки информации. Проведено экспериментальное моделирование на различных нестационарных процессах, результаты, которого подтверждают эффективность предложенных методов

The role of clinical and immunological parameters in predicting the effectiveness of additional immunotropic therapy in oxygen-dependent patients with COVID-19 coronavirus disease

Aim. The purpose of the research is to find out the role of clinical and immunological parameters in predicting the effectiveness of additional immunotropic therapy in oxygen-dependent patients with the coronavirus disease COVID-19. Material and methods. 79 oxygen-dependent patients with COVID-19 were examined, who received additional therapy with tocilizumab according to current protocols. The patients were divided into groups: I group – 39 patients who recovered; group II – 40 patients with a fatal outcome of the disease. The content of ferritin (Monobind Inc., USA), interleukin (IL) IL-2 (Elabscience, USA), IL-6 (Invitrogen, Austria), monocyte chemotactic protein-1 (MCP-1) (Elabscience, USA) was determined in the blood serum of patients and persons of the control group by the method of immunoenzymatic analysis. Statistical processing of the obtained data was carried out in the program Statistica 13 for Windows (StatSoft Inc., No. JPZ804I382130ARCN10-J). Results. Threshold levels of immunological parameters at different stages of observation, which have prognostic value regarding the risk of a fatal outcome of COVID-19, have been established. After 5 days of tocilizumab administration, the preservation of the indicator of the absolute number of blood lymphocytes ≤1.2 × 109/l (AUC = 0.631, p = 0.039), CRP level >67.5 mg/l (AUC = 0.670, p = 0.020), IL-2 >309.45 pg/ml (AUC = 0.761, p = 0.013), IL-6 >4.66 pg/ml (AUC = 0.871, p 548.02 ng/ml (AUC = 0.718, p = 0.004) and after 5 days the application of additional immunotropic therapy >443.55 ng/ml (AUC = 0.736, p = 0.026). It has been proven that, in addition to immunological parameters, when assessing the probability of a fatal outcome of COVID-19, such clinical parameters as the presence of febrile fever at the time of the appearance of oxygen dependence (p < 0.05) and the duration of oxygen dependence at the time of additional immunotropic therapy with tocilizumab are informative (p < 0.05). Under the conditions of additional immunotropic therapy with tocilizumab more than 4 days after the onset of oxygen dependence, the probability of ineffectiveness of the specified additional treatment was significant (AUC = 0.756, p < 0.001). Conclusions. The dynamics of immunological parameters in oxygen-dependent patients with COVID-19 during additional immunotropic therapy with tocilizumab has certain features with different treatment results. When predicting the probable risk of a fatal outcome of the disease, clinical parameters are informative, namely the appearance of febrile fever during the development of oxygen dependence and the duration of oxygen dependence until the moment of tocilizumab administration, and immunological parameters, namely the level of the absolute content of lymphocytes, ferritin, CRP, IL-2, IL-6 in the blood

Hybrid adaptive neuro-fuzzy and wavelet-neuro-fizzy inferences systems of computational intelligence in signal processing tasks under high level noise

У статті розглянуто архітектури робастних адаптивних нейро-фаззі- і вейвлет-нейро-фаззі систем с лінійним консеквентном та на W-нейронах. Запропоновано алгоритми навчання на базі робастного логістичного критерію, що має покращені апроксимуючі властивості в задачах обробки нестаціонарних процесів при високому рівні завад з викидами невідомого розподілення. Проведено експериментальне моделювання на різних нестаціонарних процесах, результати, яких підтверджують актуальність підходу, що розвивається.The robust adaptive neuro-fuzzy and wavelet-neuro-fuzzy system architectures with linearly consequent and based on W-neurons are considered. The learning algorithms based in robust logistic criterion are proposed. These algorithms have the improving approximating ability in the non-stationary signal processing with outliers with unknown distribution law. The experimental results being compared with the known architectures using different learning algorithms have confirmed the efficiency and suitability of the proposed approach.В статье рассмотрены архитектуры робастных адаптивных нейро-фаззи и вэйвлет-нейро-фаззи систем с линейным консеквентном и на W-нейронах. Предложены алгоритмы обучения на основе робастного логистического критерия, обладающие улучшенными аппроксимирующими способностями в задачах обработки нестационарных сигналов при высоком уровне помех с выбросами неизвестного распределения. Проведено экспериментальное моделирование на различных нестационарных процессах, результаты, которых подтверждают актуальность развиваемого подхода

Double–wavelet neuron: triangular activation function, archi-tecture, learning

В статті запропоновано архітектуру подвійного вейвлет-нейрону на основі трикутних вейвлетів змінної форми та його алгоритм навчання. Ця архітектура дозволяє поліпшити апроксимуючі властивості вейвлет-нейрону. Архітектура подвійного вейвлет-нейрону може бути будівельним блоком вейвлет–нейронних мереж. Проведено імітаційне моделювання на основі прогнозування нестаціонарного часового ряду.In this paper a new double–wavelet neuron architecture based on the triangular wavelet variable form and its learning algorithm is proposed. Offered architecture allows to improve the approximation properties of wavelet–neuron. The architecture of double–wavelet neuron can be a structural unit of wavelet–neural networks. The simulation based on forecasting of non-stationary time series is made

Discrete wavelet transform of the functions on the bounded interval and the forecasting of the time sequences defined by the short sample

В статті запропоновано модифікацію дискретного вейвлет-перетворення функцій на обмеженому інтервалі. Розроблено метод прогнозування часових послідовностей, що задані короткою вибіркою. Проведено чисельне моделювання на основі медичних даних, результати експерименту підтверджують ефективність запропонованого підходу.In this paper modification discrete wavelet transform of the functions on the bounded range is proposed. The method of time sequences forecasting defined by the short sample is synthesized. The simulation of the proposed methods based on the medical data is made and the experiment results are confirmed the effectiveness of proposed techniques.В статье предложено модификацию дискретного вейвлет-преобразования функций на ограниченном интервале. Разработано метод прогнозирования временных последовательностей, заданных короткой выборкой. Проведено численное моделирование на основе медицинских данных, результаты эксперимента подтверждают эффективность предложенного похода