Extreme algorithms of solving the coefficient problems with high order of accuracy

Authors

  • Геннадий Григорьевич Швачич National metallurgical academy of Ukraine. Gagarina 4, Dnipropetrovs’k, Ukraine, 49005, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.15587/2312-8372.2013.18368

Keywords:

mathematical model, artificial neural network, diabetes

Abstract


The method for automated objective early diagnostics of latent type 2 diabetes (D2) of an examined patient based on computeraided model processing of his/her oral glucose tolerance test (OGTT) results using artificial neural network (ANN) was suggested. It is known that D2, accompanied by deadly late vascular and neurological complications, is a widespread disease, especially in developed countries, and constitutes a serious medical and social problem. Nowadays, the most precise diagnostics of latent D2 is the expert diagnosis of experienced endocrinologist on glycaemic results of the OGTT. However, it has a subjective nature and cannot be used for conducting mass health examinations, the need for which has increased lately.

Thus, the problem of developing the method of automated objective early D2 diagnostics based on computeraided processing of the patient’s glycaemic results of the OGTT with differentiation of diagnosed conditions is urgent. Possible applications of both artificial neural networks and mathematical modeling were demonstrated in literature. Thus, it was found that each of the methods of computeraided diagnostic processing of OGTT results has significantly less sensibility in detecting latent diabetes, comparing to the doctor’s. The paper shows that the combined application of computer modeling and ANN in processing the patient’s glycaemic results allows approximating the sensibility of automated objective early D2 detection to the expert endocrinologist’s diagnosis.

Author Biography

Геннадий Григорьевич Швачич, National metallurgical academy of Ukraine. Gagarina 4, Dnipropetrovs’k, Ukraine, 49005

Head of department of applied mathematics and computer technique

References

  1. Иващенко, В. П. Информационная система интеллектуальной поддержки принятия решений для процесса прокатки [Текст] / В. П. Иващенко, Г. Г. Швачич, А. В. Соболенко, Д. В. Протопопов // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2003. – № 3. – С. 4-9.
  2. Коздоба, Л. А. Вычислительная теплофизика [Текст] / Л.А. Коздоба. – Киев: Наук. Думка, 1992. – 224с.
  3. Ильченко, К. Д. Теплофизические свойства промышленных материалов [Текст]: справочник / К. Д. Ильченко, В. А. Чеченев, В. П. Иващенко, В. С. Терещенко. – Днепропетровск: Січ, 1999. – 152 с.
  4. Роуч, П. Вычислительная гидромеханика [Текст] : пер. с англ. / П. Роуч. – М.: Мир, 1980. – 616 с.
  5. На, Ц. Вычислительные методы решения прикладных граничных задач [Текст] : пер. с англ. / Ц. На. – М.: Мир, 1982. – 296 с.
  6. Воеводин, В. В. Математические модели и методы в параллельных процессах [Текст] / В. В. Воеводин. – М.: Наука, 1986. – 296 с.
  7. Системы параллельной обработки [Текст]: пер. с англ. / под ред. Д. Ивенса. – М.: Мир, 1985. – 416 с.
  8. Яненко, Н. Н. Метод дробных шагов решения многомерных задач математической физики [Текст] / Н. Н. Яненко. – Новосибирск: Наука, 1967. – 196 с.
  9. Ковеня, В. М. Метод расщепления в задачах газовой динамики [Текст] / В. М. Ковеня, Н. Н. Яненко. – Новосибирск: Наука, 1981. – 304 с.
  10. Швачич, Г. Г. Математическое моделирование одного класса задач металлургической теплофизики на основе многопроцессорных параллельных вычислительных систем [Текст] / Г. Г. Швачич // Математичне моделювання. – 2008. – № 1(18). – С. 60-65.
  11. Швачич, Г. Г. ППП исследования решений некоторого класса задач нестационарной теплопроводности [Текст] : Сб. науч. трудов НМетАУ в 2-х кн. / Г. Г. Швачич, А. А. Шмукин, Д. В. Протопопов // Металлургическая теплотехника. – Кн. 2. – Днепропетровск: Пороги, 2005. – С. 448-453.
  12. Башков, Є. О. Високопродуктивна багатопроцесорна система на базі персонального обчислювального кластера [Текст] / Є. О. Башков, В. П. Іващенко, Г. Г. Швачич // Наук. пр. Донецького національного технічного університету. Серія “Проблеми моделювання та автоматизації проектування”. – Вип. 9 (179). – Донецьк : ДонНТУ, 2011. – С. 312-324.
  13. Ivashchenko, V. P., Shvachych, G. G., Sobolenko, A. V., Protopopov, D. V. (2003). Informative system for the intellectual support in making decision for the rolling process. Eastern-Europian Journal of Enterprise Technologies, 3, 4-9.
  14. Kozdoba, L. (1992). Computing thermophysics. Kyiv: Scientific conception, 224.
  15. Il'chenko, K. D., Chechenev, V. A., Ivashchenko, V. P., Tereshchenko, V. S. (1999). Thermophysical properties of industrial materials. Dnepropetrovsk: Cut, 152.
  16. Rouch, P. (1980). Computing hydromechanics. Moscow: The World, 616.
  17. Na, C. (1982). Computing methods for solving applied boundary problems. Moscow: The World, 296 с.
  18. Voevodin, V. V. (1986). Mathematical models and methods in parallel processes. Moscow: Science, 296.
  19. Ivens, D. (1985). Systems of the simultaneous processing. Moscow: The World, 416.
  20. Yanenko, N. N. (1967). Method of fractional steps in solving multidimensional problems of mathematical physics. Novosibirsk: Science, 196.
  21. Kovenya, V. M. (1981). Splitting method in the problems of gas dynamics. Novosibirsk: Science, 304.
  22. Shvachych, G. G. (2008). Mathematical simulation of one-class problems in metallurgical thermophysics on the basis of the multiprocessor parallel computing systems. The Mathematical design, 1(18), 60-65.
  23. Shvachych, G. G., Shmukin, A. A., Protopopov, D. V. (2005). Paskages of solving some problems in the field of non-stationary heat conductivity. Metallurgical of thermotechnics: Proceedings of NMetAU, 448-453.
  24. Bashkov, E. O., Ivashchenko, V. P., Shvachych, G. G. (2011). High- productive multiprocessor system on the basis of the personal computing cluster. Procedings of the National technical university of Donetsk. Ser. “Problem of simulating and computer-aided design, 9(179), 312-324.

Published

2013-10-30

How to Cite

Швачич, Г. Г. (2013). Extreme algorithms of solving the coefficient problems with high order of accuracy. Technology Audit and Production Reserves, 5(2(13), 42–45. https://doi.org/10.15587/2312-8372.2013.18368

Issue

Section

Production reserves