Dynamics of a Nonautonomous Stochastic SIS Epidemic Model with Double Epidemic Hypothesis
Investigamos la dinámica de un modelo de epidemia SIS estocástico no autónomo con tasa de incidencia no lineal y doble hipótesis de epidemia. Mediante la construcción de funciones de Lyapunov estocásticas adecuadas y utilizando la teoría de Hasminskii, demostramos que existe al menos una solución periódica no trivial positiva del sistema. Además, se obtienen las condiciones suficientes para la extinción de la enfermedad mediante el uso de la teoría de ecuaciones diferenciales estocásticas no autónomas. Por último, se utilizan simulaciones numéricas para ilustrar nuestro análisis teórico.
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Dynamics of a Nonautonomous Stochastic SIS Epidemic Model with Double Epidemic Hypothesis
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A Reduced-Order Fault Detection Filtering Approach for Continuous-Time Markovian Jump Systems with Polytopic Uncertainties
Se investiga el problema de filtrado de orden reducido para la detección de fallas (FD) en una familia de sistemas lineales de salto Markovianos (MJLSs) de tiempo continuo con tasas de transición inciertas politópicas, que también incluyen tasas de transición totalmente conocidas y parcialmente desconocidas. Luego, de acuerdo con las técnicas de convexificación, se obtiene una nueva condición suficiente para la existencia de un filtro de orden reducido de FD sobre MJLSs con información de transición deficiente en términos de desigualdad de matrices lineales (LMI), que puede garantizar que el sistema aumentado de error con el filtro de orden reducido de FD sea aleatoriamente estable. Además, se proporciona un índice de rendimiento para mejorar la robustez del sistema residual contra información de transición deficiente y perturbaciones externas, de modo que el error entre la falla y el residual sea lo más pequeño posible para reforzar la sensibilidad a las fallas. Finalmente, la efectividad del método propuesto se sustenta con dos ejemplos ilustrativos.
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Emergency Evacuation of Hazardous Chemical Accidents Based on Diffusion Simulation
El reciente y rápido desarrollo de la tecnología de la información, como la tecnología de detección, la tecnología de comunicaciones y las bases de datos, nos permite utilizar experimentos de simulación para analizar accidentes graves causados por productos químicos peligrosos. Debido a la toxicidad y difusión de estos productos químicos, estos accidentes a menudo provocan no solo consecuencias graves y pérdidas económicas, sino también atascos de tráfico al mismo tiempo. La evacuación de emergencia después de accidentes con productos químicos peligrosos es un medio efectivo para reducir la pérdida de vidas y propiedades y para reanudar de manera fluida la red de transporte lo antes posible. Este artículo considera los cambios dinámicos en la concentración de productos químicos peligrosos después de su fuga y simula el proceso de difusión. Basándonos en las características de la evacuación de emergencia de accidentes con productos químicos peligrosos, construimos un modelo de programación mixta entera y diseñamos un algoritmo heurístico utilizando
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Dynamic Analysis of Complex Synchronization Schemes between Integer Order and Fractional Order Chaotic Systems with Different Dimensions
Presentamos nuevos enfoques para sincronizar diferentes sistemas maestro y esclavo de distintas dimensiones descritos por ecuaciones diferenciales de orden entero y de orden fraccionario. Basándonos en el enfoque de Lyapunov de orden fraccionario y el método de estabilidad de Lyapunov de orden entero, se introducen esquemas de control efectivos para estudiar rigurosamente la coexistencia de algunos tipos de sincronización entre sistemas caóticos de orden entero y de orden fraccionario con diferentes dimensiones. Se utilizan ejemplos numéricos para validar los resultados teóricos y verificar la efectividad de los esquemas propuestos.
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Data-Driven Model-Free Adaptive Control of Particle Quality in Drug Development Phase of Spray Fluidized-Bed Granulation Process
Se propone primero un enfoque de control adaptativo sin modelo impulsado por datos (DDMFAC, por sus siglas en inglés) al combinar las ventajas del control adaptativo sin modelo (MFAC) y el control óptimo iterativo impulsado por datos (DDOILC), y luego se realiza un análisis de estabilidad y convergencia para demostrar la estabilidad del algoritmo y la convergencia asintótica del error de seguimiento. Además, los parámetros del enfoque presentado se ajustan de forma adaptativa con lógica difusa para determinar las proporciones ocupadas de MFAC y DDOILC según sus diferentes desempeños de control en diferentes etapas de control. Por último, se aplica el enfoque difuso DDMFAC (FDDMFAC) propuesto al control de la calidad de partículas en la fase de desarrollo de fármacos del proceso de granulación en lecho fluidizado por pulverización (SFBGP), y se compara su efecto de control con MFAC y DDOILC y sus formas difusas, en las cuales los parámetros de
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Dynamical Analysis, Synchronization, Circuit Design, and Secure Communication of a Novel Hyperchaotic System
Este documento está dedicado a presentar un nuevo sistema hipercáotico de cuarto orden. El sistema hipercáotico se construye añadiendo un nivel de control de retroalimentación lineal basado en un circuito caótico tipo Lorenz modificado con un número reducido de amplificadores. Las entidades dinámicas locales, como el comportamiento dinámico básico, la divergencia, el eigenvalor y los exponentes de Lyapunov del nuevo sistema hipercáotico, son investigadas tanto analítica como numéricamente. Luego, se deriva un método de control activo para lograr la sincronización caótica global del nuevo sistema hipercáotico mediante la estabilidad asintótica del sistema de error de sincronización en el origen basado en la teoría de estabilidad de Lyapunov. A continuación, se aplica el propuesto nuevo sistema hipercáotico para construir otro sistema hipercáotico nuevo con deformación de circuito y diseñar un nuevo circuito de comunicación segura hipercáotica. Además, se presenta, examina y realiza la implementación de dos
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The Dissolved Oxygen Prediction Method Based on Neural Network
El oxígeno disuelto (OD) es oxígeno disuelto en agua, lo cual es un factor importante para la acuicultura. Se propone utilizar el método de red neuronal BP con la combinación de funciones de activación purelin, logsig y tansig para la predicción del oxígeno disuelto en acuicultura. Se detallan la capa de entrada, la capa oculta y la capa de salida, incluyendo el proceso de ajuste de pesos. Se utilizaron datos de cría de tres estanques durante 10 días consecutivos en la realidad; estos estanques estaban ubicados en Beihai, Guangxi, una base tradicional de acuicultura en el sur de China. Los datos de los primeros 7 días se utilizaron para el entrenamiento, y los datos de los últimos 3 días se utilizaron para la prueba. En comparación con los modelos de predicción comunes, ajuste de curvas (CF), autorregresión (AR), modelo gris (GM) y máquinas de vectores de soporte (SVM), los resultados experimentales muestran
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A Novel Clustering Method Based on Quasi-Consensus Motions of Dynamical Multiagent Systems
Este documento presenta un enfoque novedoso para la agrupación, basado en el cuasi-consenso de sistemas multiagentes lineales dinámicos de alto orden. La topología del grafo está asociada con un sistema multiagente seleccionado, donde cada agente corresponde a un vértice. Para revelar la estructura de los grupos, se espera que los agentes pertenecientes a un grupo similar se agreguen juntos. Para establecer los fundamentos teóricos, se proporciona una condición necesaria y suficiente para verificar el logro del consenso del grupo. Se presentan dos instancias numéricas para ilustrar los resultados de nuestro enfoque.
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Novel Fuzzy-Modeling-Based Adaptive Synchronization of Nonlinear Dynamic Systems
En este documento, se propone un novedoso esquema de sincronización adaptativa basado en modelos difusos y sus leyes de actualización difusas de parámetros para abordar el problema de sincronización adaptativa. El controlador difuso propuesto no comparte la misma premisa del sistema difuso, y el número de controladores difusos se reduce de manera efectiva a través de la estrategia de modelado novedosa. Además, basado en el esquema de sincronización adaptativa, se garantiza que el sistema dinámico de error sea asintóticamente estable y se puedan obtener los valores reales de los parámetros desconocidos. Se ilustran dos sistemas dinámicos complicados idénticos, el sistema Mathieu-Van der Pol (sistema M-V) con incertidumbres, como ejemplo de simulación numérica para mostrar la efectividad y viabilidad de la propuesta novedosa estrategia de control adaptativo.
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FAACOSE, A Fast Adaptive Ant Colony Optimization Algorithm for Detecting SNP Epistasis
La epistasis es prevalente en las interacciones de SNP. Algunos de los métodos existentes se centran en la construcción de modelos para dos SNP. Otros métodos solo encuentran los SNP teniendo en consideración una función objetivo. En este artículo, presentamos un marco unificado rápido que integra un algoritmo de optimización de colonia de hormigas adaptativo con funciones multiobjetivo para detectar epistasis de SNP en conjuntos de datos de GWAS. Comparamos nuestro método con otros métodos existentes utilizando conjuntos de datos sintéticos y aplicamos el método propuesto al conjunto de datos de la Enfermedad de Alzheimer de inicio tardío. Nuestros resultados experimentales muestran que el método propuesto supera a otros métodos en la detección de epistasis, y el resultado del conjunto de datos reales contribuye a la investigación del mecanismo subyacente de la enfermedad.
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FAACOSE, A Fast Adaptive Ant Colony Optimization Algorithm for Detecting SNP Epistasis