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申请/专利权人：广东食品药品职业学院

摘要：本发明提供了一种基于神经网络反馈线性化闭环胰岛素输注控制方法及系统，选取非线性自回归移动平均值模型NARMA描述患者的血糖‑胰岛素关系，并通过泰勒级数展开方式实现上述模型的反馈线性化。在模型的求解过程中，保留了模型中的非线性函数并通过神经网络模型逼近上述非线性函数。通过患者的生理参数选择合适的胰岛素代谢曲线进而实时计算患者体内的活性胰岛素残留量，从而实时修正胰岛素输注速率，避免患者发生低血糖现象，本发明不仅具有线性模型的稳定性，同时还具备神经网络的学习能力，其能够在更广泛的患者群体中取得良好的血糖控制效果。

主权项：1.一种基于神经网络反馈线性化闭环胰岛素输注控制系统，其特征在于，所述控制系统包括：数据监测单元，用于实时监测人体血糖参数并记录患者胰岛素输注速率；第一计算单元，采用NARMA模型构建患者血糖和胰岛素关系，并采用泰勒级数展开方式对NARMA模型反馈线性化，采用神经网络模型对所述NARMA模型进行训练和参数调优，以逼近非线性函数，引入参考曲线进行所述NARMA模型求解，获得理论胰岛素输注速率；引入活性胰岛素估计模块，实时计算患者体内的活性胰岛素量；第二计算单元，用于根据监测结果，基于神经网络闭环胰岛素输注控制模型，计算得真实胰岛素输注速率，其中，所述神经网络闭环胰岛素输注控制模型具体为：yk+d＝N[yk，yk-1，...，yk-n+1，uk，uk-1，...uk-n+1]；采用泰勒级数展开方式对NARMA模型反馈线性化：yk+d＝f[yk，yk-1，...，yk-n+1，uk，...uk-n+1]+g[yk，yk-1，...，yk-n+1，uk，...，uk-n+1]·uk+1式中，yk是患者k时刻的血糖数值；yk+d是k+d时刻的血糖数值，d是预测步长，d≥2；N是需要通过神经网络来逼近的非线性函数；uk是k时刻的理论胰岛素输注速率；n是输入和输出的测量阶数，n≥2；输注单元，用于根据所述真实胰岛素输注速率控制输注量；以及辨识单元，根据历史数据对所述神经网络模型进行离线训练，通过自适应调整神经网络模型的内部神经元的权重，迭代训练K次或迭代至预测血糖值与当前监测血糖数值差值在预设范围内。

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百度查询： 广东食品药品职业学院 基于神经网络反馈线性化闭环胰岛素输注控制方法及系统