[发明专利]一种基于改进模拟退火优化算法的集中参数模型个性化方法在审
| 申请号： | 201910194808.0 | 申请日： | 2019-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN109920549A | 公开（公告）日： | 2019-06-21 |
| 发明（设计）人： | 刘有军;李鲍;王文馨;毛伯* | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G16H50/50 | 分类号： | G16H50/50 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 张立改 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于改进模拟退火优化算法的集中参数模型个性化方法，属于组合优化算法领域。该方法采集人体的生理波形数据；基于人体的血液循环系统结构和生理参数构建适用于一般人的血液循环系统集中参数模型；以采集到的生理波形数据为目标，对集中参数模型中的参数进行敏感性分析，确定对目标影响较大的敏感参数；基于改进的模拟退火优化算法，将采集的生理波形数据与集中参数模型计算出的仿真波形之间的均方根误差作为目标函数，对集中参数模型中的敏感参数进行迭代优化；当目标函数小于容差时，认为优化结果达到可接受的最优解，结束优化，输出最优解。本发明实现了集中参数模型参数值的个性化。 | ||
| 搜索关键词： | 集中参数模型 波形数据 模拟退火 优化算法 血液循环系统 个性化 敏感参数 目标函数 最优解 采集 组合优化算法 均方根误差 敏感性分析 迭代优化 仿真波形 目标影响 生理参数 优化结果 改进 可接受 构建 容差 输出 优化 | ||
【主权项】：
1.基于改进模拟退火优化算法的集中参数模型个性化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤A1:采集人体实际的生理波形数据，包括主动脉压、心输出量、颈动脉流量和四肢压力波形；步骤A2:基于人体的血液循环系统结构和生理参数构建适用于一般人的血液循环系统集中参数模型；步骤A3:以采集到的实际的生理波形数据为目标，对步骤A2集中参数模型中的参数进行敏感性分析，确定对目标影响较大的敏感参数；步骤A4:将采集的实际的生理波形数据与集中参数模型计算出的仿真波形数据之间的均方根误差作为优化的目标函数，使用改进的模拟退火优化算法，对集中参数模型中的敏感参数进行迭代优化；步骤A5:当目标函数小于容差时，认为优化结果达到可接受的最优解，结束优化，输出最优解。
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