MARC

 008260126s2024        us                              c    eng  d
■001000017360576
■00520260202105549
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798263396084
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32315669
■035    ▼a(MiAaPQ)GeorgiaTech75676
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a658
■1001  ▼aSun,  Yan.
■24510▼aStatistical  Inference  for  System  and  Disease  Dynamics
■260    ▼a[Sl]▼bGeorgia  Institute  of  Technology▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a158  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Yang,  Shihao.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Georgia  Institute  of  Technology,  2024.
■520    ▼aThis  thesis  will  focus  on  the  application  of  machine  learning  methods  in  multiple  research  areas,  including  the  analysis  of  dynamic  system  and  healthcare  analysis.  On  the  analysis  of  a  dynamic  system,  commonly  modeled  through  ordinary  differential  equations  (ODEs)  or  partial  differential  equations  (PDEs),  this  work  presents  a  methodology  that  infers  unknown  parameters  from  perturbed  observations  without  numerically  solving  the  equation,  thus  achieving  enhanced  computation  efficiency.  This  thesis  also  discusses  a  methodology  of  monitoring  the  inherit  change  of  a  dynamic  system,  often  presented  through  abrupt  changes  of  key  parameters,  proposing  an  online  algorithm  that  detects  the  change  of  key  parameters  through  the  flow  of  system  observations,  while  keeping  the  statistically  principled  under  a  change-point  detection  diagram.  In  the  last  part,  this  thesis  discusses  the  application  of  statistical  learning  in  healthcare  analysis,  where  the  author  utilizes  causal  learning  methods  to  uncover  the  potential  adverse  effects  of  certain  treatments,  such  as  immunotherapy  for  lung  cancer  patients.
■590    ▼aSchool  code:  0078.
■650  4▼aBehavior
■650  4▼aPartial  differential  equations
■650  4▼aSensitivity  analysis
■650  4▼aImmunotherapy
■650  4▼aDisease
■650  4▼aAutoimmune  diseases
■650  4▼aDiffusion  models
■650  4▼aStatistical  inference
■650  4▼aKalman  filters
■650  4▼aDynamical  systems
■650  4▼aOrdinary  differential  equations
■650  4▼aImmunology
■650  4▼aMathematics
■690    ▼a0800
■690    ▼a0982
■690    ▼a0405
■71020▼aGeorgia  Institute  of  Technology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05B.
■790    ▼a0078
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360576▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서