Параметрическая оптимизация нелинейной модели в задаче идентификации роста раковых клеток

Представлен метод решения задачи идентификации нестационарных объектов с использованием соответствующих математических моделей с параметрической настройкой. Оценка отклонения переходных процессов объекта и его математической модели производится с применением квадратичного функционала качества, сама же задача параметрической настойки модели объекта относится к задачам условной оптимизации. Алгоритм параметрической оптимизации разработан с использованием свойства векторной проекции в пространстве Крейна и второго метода Ляпунова, обеспечивающего целенаправленное изменение параметров модели. Предложенный метод применяется для оценки параметров в модели роста раковых клеток. Нелинейная модель описывает взаимосвязь между популяциями нормальных, иммунных и опухолевых клеток, которую можно измерить в присутствии гауссовского белого шума. Численное моделирование иллюстрирует процедуру проектирования и показывает эффективность предложенного метода.