TY -的AU -赛普维达,卡洛斯盟——打算奥斯卡AU - Cornejo布拉沃,Jose m . AU -赛普维达罗伯托PY - 2018 DA - 2018/11/01 TI -药代动力学模型的模糊评价SP - 1983897人口六世- 2018 AB -药代动力学(PopPK)模型允许研究人员预测和分析药物在人口的个人行为和量化这些个体之间的差异的不同来源。PopPK发展的模型,最常用的方法是非线性混合效应模型(NLME)。然而,一旦PopPK模型已经被开发出来,有必要确定所选择的模型是最好的开发模型在人口的药代动力学研究中,这有时会多标准决策(指标)的问题,和频繁,研究人员使用统计评估标准来选择最后PopPK模型。上述评估标准使用带来大问题因为选择最好的模型变得容易受到人为错误主要是由误解的结果。解决之前的问题,我们介绍一个软件的开发机器人可以自动选择最佳的PopPK的任务模型考虑人类专家的知识。软件机器人是一个模糊专家系统,提供了一个方法来系统地执行评估一组候选人PopPK模型常用的统计标准。结果加强我们的假设,提出软件机器人可以被成功地用于评估PopPK模型确保最佳PopPK模型的选择。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2018/1983897 - 10.1155 / 2018/1983897摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER