کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10321751 | 660749 | 2015 | 22 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
On-line policy learning and adaptation for real-time personalization of an artificial pancreas
ترجمه فارسی عنوان
یادگیری و سازگاری در خط خطی برای شخصی سازی در زمان واقعی لوزالمعده مصنوعی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
دیابت، فرآیندهای گاوسی، متغیر گلیسمی، اسپارتیشن بندی در خط، یادگیری سیاست، تقویت یادگیری،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The dynamic complexity of the glucose-insulin metabolism in diabetic patients is the main obstacle towards widespread use of an artificial pancreas. The significant level of subject-specific glycemic variability requires continuously adapting the control policy to successfully face daily changes in patient's metabolism and lifestyle. In this paper, an on-line selective reinforcement learning algorithm that enables real-time adaptation of a control policy based on ongoing interactions with the patient so as to tailor the artificial pancreas is proposed. Adaptation includes two online procedures: on-line sparsification and parameter updating of the Gaussian process used to approximate the control policy. With the proposed sparsification method, the support data dictionary for on-line learning is modified by checking if in the arriving data stream there exists novel information to be added to the dictionary in order to personalize the policy. Results obtained in silico experiments demonstrate that on-line policy learning is both safe and efficient for maintaining blood glucose variability within the normoglycemic range.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 42, Issue 4, March 2015, Pages 2234-2255
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 42, Issue 4, March 2015, Pages 2234-2255
نویسندگان
Mariano De Paula, Gerardo G. Acosta, Ernesto C. MartÃnez,