Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Capítulo de libro:
Cyber-physical systems design methodology for the prediction of symptomatic events in chronic diseases
Año:2019
Áreas de investigación
  • Ingenierías,
  • Tecnología electrónica y de las comunicaciones,
  • Simulación de procesos
Datos
Descripción
In this chapter we propose a robust methodology for predictive modeling and optimization applied to complex systems addressing symptomatic crises. The proposed methodology is not constrained by the data availability. This system consists of a framework to generate knowledge from multi-source data. The data can be collected from multiple and heterogeneous sources with questionable reliability. From the knowledge generation, we can predict and actuate a complex system (e.g. neurological diseases) without an analytical description. In the following pages, we describe a real case study: the migraine disease.
Internacional
Si
DOI
10.1002/9781119552482.ch9
Edición del Libro
Editorial del Libro
Wiley-Vch / John Wiley & Sons, Inc.
ISBN
9781119552390
Serie
Título del Libro
Complexity Challenges in Cyber Physical Systems: Using Modeling and Simulation (M&S) to Support Intelligence, Adaptation and Autonomy
Desde página
223
Hasta página
253
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Kevin Henares (Universidad Complutense de Madrid)
  • Autor: Josue Pagan Ortiz (UPM)
  • Autor: José L. Ayala (Universidad Complutense de Madrid)
  • Autor: Marina Zapater (Swiss Federal Institute of Technology Laussane)
  • Autor: José L. Risco-Martín (Universidad Complutense de Madrid)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Laboratorio de Sistemas Integrados (LSI)
  • Departamento: Ingeniería Electrónica
  • Centro o Instituto I+D+i: Centro de Investigación en Simulación Computacional
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