Comparing the PaGMO Framework to a De-randomized Meta-Differential Evolution on Calculation and Prediction of Glucose Levels
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00669806%3A_____%2F19%3A10407129" target="_blank" >RIV/00669806:_____/19:10407129 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/00216208:11140/19:10407129 RIV/49777513:23520/19:43957736
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1109/ISCC47284.2019.8969708" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/ISCC47284.2019.8969708</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ISCC47284.2019.8969708" target="_blank" >10.1109/ISCC47284.2019.8969708</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Comparing the PaGMO Framework to a De-randomized Meta-Differential Evolution on Calculation and Prediction of Glucose Levels
Popis výsledku v původním jazyce
The PaGMO framework offers several optimization algorithms to determine optimal parameters of a black-box model. Such a model could be, for example, that for glucose homeostasis. As we are concerned about calculating and predicting glucose levels for diabetic patients, we evaluate the PaGMO framework for this particular task. Using three scenarios, we test PaGMO's individual algorithms and compare them to our previous results, which we obtained with de-randomized Meta-Differential Evolutions. All testing scenarios address real aspects of processing a signal of the continuous glucose monitoring system. Specifically, we address signal reconstruction and prediction.
Název v anglickém jazyce
Comparing the PaGMO Framework to a De-randomized Meta-Differential Evolution on Calculation and Prediction of Glucose Levels
Popis výsledku anglicky
The PaGMO framework offers several optimization algorithms to determine optimal parameters of a black-box model. Such a model could be, for example, that for glucose homeostasis. As we are concerned about calculating and predicting glucose levels for diabetic patients, we evaluate the PaGMO framework for this particular task. Using three scenarios, we test PaGMO's individual algorithms and compare them to our previous results, which we obtained with de-randomized Meta-Differential Evolutions. All testing scenarios address real aspects of processing a signal of the continuous glucose monitoring system. Specifically, we address signal reconstruction and prediction.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
30502 - Other medical science
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/LO1506" target="_blank" >LO1506: Podpora udržitelnosti centra NTIS - Nové technologie pro informační společnost</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2019
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings - International Symposium on Computers and Communications
ISBN
978-1-72812-999-0
ISSN
1530-1346
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
6
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
Barcelona
Místo konání akce
Barcelona, Spain
Datum konání akce
29. 6. 2019
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—