神经网络与ANFIS在血糖预测中的系统辨识应用

本项目探索使用神经网络和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）对Bergman血糖-胰岛素模型进行系统辨识，旨在为糖尿病患者的血糖预测提供数据驱动的新方法。该研究结合控制理论、生物医学工程与人工智能，既保留经典模型的可解释性，又提升数据驱动的预测能力，对精准医疗和个性化健康管理具有重要意义。

糖尿病是全球性公共卫生挑战，准确血糖预测对胰岛素调节、低血糖预防至关重要。传统管理依赖经验判断，难以捕捉复杂动态。Bergman模型是经典的血糖-胰岛素动力学模型，具有生理可解释性，但参数估计复杂且难以适应个体差异及时变特性，亟需结合现代机器学习改进。

系统辨识通过输入输出数据建立动态系统模型，血糖系统是非线性、时滞且带随机扰动的。本项目采用两种方法：神经网络（强函数逼近能力）和ANFIS（结合模糊逻辑可解释性与神经网络自适应学习），以解决传统线性方法的不足。

针对血糖时间序列特性，采用循环神经网络（RNN）及LSTM捕捉长期依赖。输入特征包括历史血糖、胰岛素注射、碳水摄入及时间编码。训练用时序交叉验证确保泛化，损失函数考虑临床相关性（如低血糖预测权重更高）。

ANFIS将模糊推理转化为多层网络，可整合专家知识（如血糖上升+低胰岛素→高血糖风险）并通过数据优化规则。输入变量含血糖变化率、胰岛素作用强度、餐后时间窗口等，隶属度函数在复杂度与过拟合间平衡，提供比纯NN更强的可解释性。

数据来自公开连续血糖监测数据集，预处理包括异常值剔除（传感器故障）、生理约束插值填补缺失值、归一化。特征工程提取多尺度时间特征（短期趋势、中期餐后响应、长期节律），并探索个性化与通用模型对比。

评估除RMSE/MAE外，关注临床指标（低血糖预测灵敏度、高血糖预警准确率）。结果显示NN和ANFIS均优于传统Bergman模型，ANFIS适合需人工审核场景，NN更擅复杂非线性，两者集成有协同效应。

应用前景包括人工胰腺闭环控制、移动健康预警、临床决策支持。转化挑战：需大规模人群验证鲁棒性、通过医疗AI监管审批、提升用户信任度，同时需解决数据隐私安全问题。跨学科融合为生物医学问题提供新思路。