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J-GLOBAL ID：201202208278282071   整理番号：12A1102999

タイプI糖尿病のためにゾーンペナルティ重量を用いるハイブリッドニューラルネットワークモデル予測制御

A Hybrid Neural Network Model Predictive Control with Zone Penalty Weights for Type 1 Diabetes Mellitus

著者 (4件)： LIU Shih-Wei (National Taiwan Univ., Taipei, TWN) ,  HUANG Hsiao-Ping (National Taiwan Univ., Taipei, TWN) ,  LIN Chia-Hung (Chang Gung Memorial Hospital, Tao-Yuan, TWN) ,  CHIEN I-Lung (National Taiwan Univ., Taipei, TWN)
資料名： Industrial & Engineering Chemistry Research  (Industrial & Engineering Chemistry Research)
巻： 51  号： 26  ページ： 9041-9060  発行年： 2012年07月04日 
JST資料番号： C0385C  ISSN： 0888-5885  CODEN： IECRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： タイプI糖尿病の患者におけるインスリン-グルコース制御システムのために線形有限インパルス応答モデルと非線形自己回帰外因性入力(NARX)ネットワークを含むハイブリッドNARXネットワークモデルを示した。バーチャル対象物から同定されるHovorka-Wilinskaモデルによって発生されるデータセットを用いてこのモデルを訓練し実行した。モデルのフレームワークを構築した後にゾーンペナルティ重量を用いて改質モデル予測制御(MPC)アルゴリズムの中にフレームワークを埋め込みクローズドループ制御性能を検査した。その結果,次のことが分かった。1)種々の血液グルコース(BG)ゾーンの優先度に基づいてゾーンペナルティ重量は好ましくないBGゾーンに落下するBGレベルを避けることができる,2)提案したMPCアルゴリズムは人工すい臓のための良好な候補である。

シソーラス用語： 患者 ,  管理 ,  ニューラルネットワーク ,  *薬物療法 ,  血糖 ,  予測制御 ,  アルゴリズム ,  *1型糖尿病 ,  インスリン
準シソーラス用語： *インシュリン依存性糖尿病 ,  インシュリン ,  糖尿病患者 ,  糖尿病コントロール ,  ニューラルネットワークモデル ,  *グルコース・インスリン療法 ,  血液グルコース ,  モデル予測制御 ,  制御アルゴリズム

分類 (1件)： 糖質代謝作用薬の基礎研究  (GW13020Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： タイプ ,  糖尿病 ,  ゾーン ,  ペナルティ ,  ニューラルネットワークモデル ,  予測制御