本文關(guān)鍵詞：面向人工胰臟的快速建模方法與血糖預(yù)測(cè)研究

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【摘要】：血糖濃度的在線預(yù)測(cè)是糖尿病患者血糖控制的關(guān)鍵,現(xiàn)已有很多數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模技術(shù)并已成功應(yīng)用于血糖控制,然而傳統(tǒng)方法需要基于每個(gè)對(duì)象的充足數(shù)據(jù)重復(fù)模型辨識(shí)過(guò)程,這樣,患者和醫(yī)生負(fù)擔(dān)大,建模代價(jià)高。如何充分利用現(xiàn)有模型信息,降低建模開銷,減少模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)量,是本文整個(gè)工作的出發(fā)點(diǎn)�；谏鲜龀霭l(fā)點(diǎn),主要進(jìn)行了以下研究：1.針對(duì)現(xiàn)有預(yù)測(cè)指標(biāo)的不足,重新定義事件,改進(jìn)了預(yù)警的敏感性和特異性,用改進(jìn)后的預(yù)警性能指標(biāo)探究通用模型對(duì)高/低血糖預(yù)警的有效性。2.針對(duì)傳統(tǒng)方法需要等待獲得充足數(shù)據(jù)再建模和通用模型未考慮外源輸入的局限性,提出了基于步進(jìn)迭代的一階模型移植算法,該算法充分利用了變量實(shí)際的機(jī)理意義,需要的訓(xùn)練數(shù)量少,魯棒性強(qiáng),大大降低了建模的花費(fèi)。3.針對(duì)基于步進(jìn)迭代的一階模型移植基模型次優(yōu)和步進(jìn)迭代對(duì)多階外源輸入?yún)?shù)調(diào)整的復(fù)雜性,提出了基于粒子群優(yōu)化的多階模型移植算法,該算法考慮了外源輸入的累積作用,增加了模型移植算法的普適性,但因辨識(shí)參數(shù)多,難以利用機(jī)理信息,所以所需建模數(shù)據(jù)量有所增加,即不同建模數(shù)據(jù)量會(huì)對(duì)應(yīng)的不同最優(yōu)模型,因此又提出了最優(yōu)模型選擇的策略。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R318.1;R587.1

【參考文獻(xiàn)】

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1 吳向偉;數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的血糖預(yù)測(cè)方法及其應(yīng)用[D];北京化工大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：1147880