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用于片上模型预测控制的神经网络：构建优化训练数据集的方法及其在1型糖尿病中的应用
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种优化抽样数据集（OSDs）的方法，显著提高了神经网络在模型预测控制（MPC）中的训练效果。在1型糖尿病的自动胰岛素输送中，该方法实现了四倍的精确度提升，并获得了临床测试的监管许可，为复杂算法在资源受限平台上的应用提供了新思路。
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关键要点
- 本研究提出了一种优化抽样数据集（OSDs）的方法，用于训练神经网络以实现模型预测控制（MPC）算法。
- 该方法显著提高了神经网络的准确性，在1型糖尿病的自动胰岛素输送中实现了四倍的精确度提升。
- 两种训练过的神经网络已获得临床测试的监管许可。
- 这一方法为在资源受限的嵌入式平台上实施复杂算法的优化开辟了新路径。
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