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为了正确评价胰岛素在人体血糖调节中的重要作用,提出搭建一种基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)方法的胰岛素评价预测模型.提出的胰岛β细胞功能评价方法,选取了人体空腹时的血糖浓度、空腹胰岛素浓度、糖耐量实验后的血糖浓度和胰岛素浓度等14个生理数据作为输入参数,对早期胰岛素分泌指数、胰岛素线下面积、胰岛β细胞功能指数、释放效应曲线4个指标进行预测.仿真结果表明:ELM模型能较好地进行结果预测,拟合优度在0.8以上;与反向传播(back propagation,BP)神经网络对比,ELM模型能更好更准确地评价胰岛素分泌情况,具有良好的应用价值. 相似文献
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