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面向人工胰脏的快速建模方法与血糖预测研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-22页
    1.1 课题背景第10-14页
        1.1.1 糖尿病概述第10-11页
        1.1.2 人工胰脏第11-14页
    1.2 血糖预测研究现状第14-19页
        1.2.1 知识驱动模型第15页
        1.2.2 数据驱动模型第15-18页
        1.2.3 存在问题第18-19页
    1.3 本文主要研究内容第19-20页
    1.4 本章小结第20-22页
第2章 基于通用模型的高低血糖预警第22-41页
    2.1 引言第22页
    2.2 频带分离第22-23页
    2.3 个体模型和通用模型第23-27页
        2.3.1 ARX模型第23-25页
        2.3.2 AR模型第25页
        2.3.3 通用模型第25-27页
    2.4 性能指标第27-31页
        2.4.1 常用预测性能指标第27-28页
        2.4.2 高低血糖预警性能指标第28-31页
    2.5 验证结果第31-39页
        2.5.1 数据集说明第31-32页
        2.5.2 通用模型预警性能验证第32-39页
    2.6 本章小结第39-41页
第3章 基于步进迭代的一阶模型移植第41-67页
    3.1 引言第41页
    3.2 基于模型移植的血糖预测第41-44页
        3.2.1 模型移植必要性第41-42页
        3.2.2 模型移植原理第42-44页
    3.3 基于步进迭代的一阶外源输入模型移植算法第44-47页
        3.3.1 算法原理第44-45页
        3.3.2 算法实现第45-47页
    3.4 验证结果第47-65页
        3.4.1 仿真平台介绍第47-48页
        3.4.2 获取数据第48-54页
        3.4.3 算法验证第54-65页
    3.5 本章小结第65-67页
第4章 基于粒子群优化的多阶模型移植与最优模型选择第67-83页
    4.1 引言第67页
    4.2 基于粒子群优化的多阶外源输入模型移植算法第67-71页
        4.2.1 算法必要性第67-68页
        4.2.2 算法实现第68-71页
    4.3 最优模型选择第71-73页
    4.4 验证结果第73-82页
        4.4.1 基于粒子群优化的多阶外源输入模型移植验证第73-76页
        4.4.2 最优模型选择验证第76-82页
    4.5 本章小结第82-83页
第5章 总结与展望第83-85页
    5.1 全文总结第83页
    5.2 工作展望第83-85页
参考文献第85-90页
致谢第90-91页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第91页

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