СПОСОБ КОРРЕКЦИИ УРОВНЯ ГЛЮКОЗЫ ПУТЕМ ОПТИМИЗАЦИИ ГЛЮКОНЕОГЕНЕЗА
Автор (ы): Цикуниб Аминет Джахфаровна
Патентообладтель (и): Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Адыгейский государственный университет" (ГОУ ВПО "АГУ") (RU)
Реферат: Настоящее изобретение относится к медицине, а именно к терапии и эндокринологии, и может быть использовано для коррекции уровня глюкозы путем оптимизации глюконеогенеза в организме. Для этого 2-3 раза в неделю необходим суточный пищевой рацион с уменьшенной до 150-100 г квотой углеводов и повышенным до 20000-40000 мг содержанием глюкогенных аминокислот. При этом указанный рацион принимают после интенсивных физических нагрузок, позволяющих потратить 2000-3000 ккал в день. Такие нагрузки осуществляют в доступной конкретному человеку форме. Способ обеспечивает получение белково-глюкогенной диеты, стимулирующей выработку печенью ферментов глюконеогенеза. 2 з.п. ф-лы, 3 табл.
Термины. Глюконеогенез - синтез глюкозы из неуглеводных продуктов, в первую очередь молочной и пировиноградной кислот, гликогенных аминокислот, глицерола. Гликогенными называются аминокислоты, которые могут использоваться в процессе глюконеогенеза и давать глюкозу, такие как аланин, аспарагин, аспартат, глицин, глутамат, глутамин, пролин, серин, цистеин, аргинин, гистидин, валин, метионин, треонин.
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕНИ НАСТУПЛЕНИЯ И УРОВНЯ ПАВОДКОВ
Автор (ы): Варшанина Татьяна Павловна, Плисенко Ольга Анатольевна. Коробков Виктор Николаевич
Патентообладатель (и): Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Адыгейский государственный университет" (ФГБОУ ВПО "АГУ")
Реферат: Изобретение относится к области гидрометеорологии и может быть использовано для прогнозирования паводков и других гидрометеорологических явлений. Техническим результатом является увеличение адресной точности, уменьшение погрешности, снижение трудоемкости процесса прогноза. Способ осуществляется математической моделью нейронной сети, представляющей гибридную сеть с каскадным подключением распределяющего слоя Кохонена, и прогнозирующей двухслойной персептронной сети, входной вектор математической модели нейронной сети включает ежесуточные значения градиента локального поля температур, выраженные координатами, и соответствующие значения уровня воды за предшествующие восемь дней в точке прогнозирования, перед использованием математической модели проводится ее обучение на ежесуточных 20-летних данных, в результате которого слой Кохонена накапливает информацию о классах хода значений градиента локального поля температуры и уровня воды в точке прогнозирования путем выделения кластеров значений, соответствующих наблюденным синоптическим ситуациям, при прогнозировании на вход слоя Кохонена подается входной вектор, включающий ежесуточные значения градиента локального поля температур и соответствующие значения уровня воды за предшествующие восемь дней, на выходе слоя Кохонена формируется вектор значений, соответствующий определенному кластеру, который затем подается на вход персептронной сети, которая на основе аппроксимации сложной нелинейной зависимости между значениями градиента локального поля температуры в точке прогнозирования и уровнем воды вычисляет прогнозные значения градиента локального поля температуры и уровня воды. 4 з.п. ф-лы, 2 табл., 4 ил., 1 пр.
