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Aqui, demonstramos que as bactérias que aderem à superfície do sensor QCM podem produzir mudanças de freqüência positivas até 1.910 (-6) Hz por bactéria de acordo com uma teoria do oscilador acoplado. Além disso, é demonstrado que a excreção de substâncias poliméricas extracelulares (EPS) por bactérias aderentes pode alterar a mudança de freqüência na direção negativa em 1.710 (-6) Hz por bactéria, de acordo com a teoria convencional de carga de massa. A diferença nas mudanças de freqüência entre uma estirpe estafilocócica produtora de EPS e uma não-EPS correlacionou-se com a excreção de 310 (-14) g EPS por bactéria, representando apenas alguns por cento do peso de uma bactéria. Assim, uma massa molecular adsorvida tão baixa quanto alguns por cento da massa de uma bactéria aderente altera significativamente o sinal QCM. Uma vez que a adesão de muitas estirpes bacterianas diferentes é acompanhada por adsorção molecular de EPS, com efeitos potencialmente opostos no sinal QCM, uma combinação do oscilador acoplado e da teoria normal de carga em massa deve ser aplicada para uma interpretação adequada dos turnos de freqüência QCM Na detecção bacteriana. Texto completo Artigo Maio 2017 Adam LJ Olsson Henny C van der Mei Henk J Busscher Prashant K Sharma Mostrar resumo Esconder abstract RESUMO: Neste artigo, é apresentado um novo modelo de previsão baseado em dois métodos computacionais, séries temporais difusas e otimização de enxames de partículas Para matrículas acadêmicas. A maioria dos métodos de previsão de séries temporais difusas baseiam-se na modelagem da natureza global do comportamento da série nos dados passados. Para melhorar a precisão de previsão das séries temporais difusas, a informação global de relacionamentos lógicos difusos é agregada com a informação local da mais recente flutuação fuzzy para encontrar o valor de previsão em séries temporais difusas. Depois disso, um novo modelo de previsão baseado em séries temporais difusas e otimização de enxames de partículas é desenvolvido para ajustar o comprimento de intervalos no universo do discurso. A partir do estudo empírico das matrículas de previsão de estudantes da Universidade do Alabama, os resultados experimentais mostram que o modelo proposto obtém erros de previsão mais baixos que os de outros modelos existentes, incluindo fases de treinamento e teste. Artigo Jul 2017 Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: A modelagem de dados de séries temporais financeiras por métodos de inteligência artificial é difícil por causa da natureza extremamente ruidosa dos dados. Uma forma comum e simples de filtro para reduzir o ruído originado no processamento do sinal, o filtro de resposta de impulso finito (FIR). Existem vários desses métodos de redução de ruído utilizados em toda a comunidade de comércio de instrumentos financeiros. O principal problema com esses filtros é o atraso entre os dados filtrados e os dados ruidosos. Esse atraso só aumenta à medida que é desejada mais redução de ruído. No mercado atual, onde os investidores estão competindo pela qualidade e informações oportunas, esse atraso pode ser um obstáculo. Este artigo propõe um novo filtro FIR derivado com o objetivo de maximizar o nível de redução de ruído e minimizar o atraso. O modelo é modificado a partir do antigo problema de graduação de séries temporais por mínimos quadrados penalizados. A comparação entre cinco métodos diferentes foi feita e os resultados da experiência mostraram que nosso método é significativamente superior às alternativas em atraso e suavidade em períodos de atraso de curto e médio intervalo. Documento de conferência Dez 2017 Sistemas de especialistas com aplicações Adrian Letchford Junbin Gao Lihong Zheng
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