优化采样数据集(OSD)
OSD是用于训练神经网络模拟1型糖尿病胰岛素递送MPC控制算法的优化数据集，包含无重复数值状态-动作对。
基本信息
资源简介
OSD是一个优化的训练数据集，由弗吉尼亚大学糖尿病技术中心创建，用于训练神经网络以模拟模型预测控制(MPC)算法。该数据集通过特定算法从大量未结构化数据中生成，具有无重复元素、自适应粒度和数值分辨率的特点，专用于1型糖尿病的自动化胰岛素递送系统。
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数据集说明
优化采样数据集(OSD) 对应论文数据集（arXiv 预印本）。
数据获取指引
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论文摘要：Abstract:Training Neural Networks (NNs) to behave as Model Predictive Control (MPC) algorithms is an effective way to implement them in constrained embedded devices. By collecting large amounts of input-output data, where inputs represent system states and outputs are MPC-generated control actions, NNs can be trained to replicate MPC behavior at a fraction of the computational cost. However, although the composition of the training data critically influences the final NN accuracy, methods for systematically optimizing it remain underexplored. In this paper, we introduce the concept of Optimally-Sampled Datasets (OSDs) as ideal training sets and present an efficient algorithm for generating them. An OSD is a parametrized subset of all the available data that (i) preserves existing MPC information up to a certain numerical resolution, (ii) avoids duplicate or near-duplicate states, and (iii) becomes saturated or complete. We demonstrate the effectiveness of OSDs by training NNs to replicate the University of Virginia's MPC algorithm for automated insulin delivery in Type-1 Diabetes, achieving a four-fold improvement in final accuracy. Notably, two OSD-trained NNs received regulatory clearance for clinical testing as the first NN-based control algorithm for direct human insulin dosing. This methodology opens new pathways for implementing advanced optimizations on resource-constrained embedded platforms, potentially revolutionizing how complex algorithms are deployed.
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