一种自行闭环优化的嵌入式算法模型系统

本发明实施例涉及医疗，尤其涉及一种自行闭环优化的嵌入式算法模型系统。

背景技术：

1、闭环治疗是一种针对脑疾病的治疗方法，它通过在患者体内植入嵌入式系统，实时监测患者的生理信号，并提供相应的治疗手段，以调整和控制疾病的症状或进展，对不同类型的脑疾病实行闭环治疗是有源植入式疗法的热点。嵌入式系统通常由植入在患者身体内的设备构成，因此，能量管理和功耗降低是非常重要的问题，而嵌入式系统的算法优化可以使系统在降低功耗的同时，保持高效的运行，延长设备的使用寿命，并减少对电池的频繁更换或充电的需求。因此，嵌入式系统的算法优化是闭环治疗的关键，其可以在降低系统运行功耗的同时，保证疗法的有效性。

2、目前，在常规的嵌入式系统中存在一些算法优化限制，例如算法优化可能受到计算资源、硬件限制、能耗和功耗约束以及兼容性和适配问题等多种因素的限制，优化算法无法使用或使用效果不佳，并且不同的设备和平台可能具有不同的机器架构和操作系统，需要特定的优化和适配才能正常运行，不能满足不同应用场景的需求。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供一种自行闭环优化的嵌入式算法模型系统，以至少部分解决上述问题。

2、根据本发明实施例，提供了一种自行闭环优化的嵌入式算法模型系统，包括数据采集模块、执行处理模块、算法模型模块、调整控制模块、优化模块、数据收集模块、运行模块和循环执行处理模块，数据采集模块包括：传感器单元，用于通过数据采集和处理提供给嵌入式算法模型系统，以进行数据分析、模式识别、决策制定；数据处理单元，用于采样频率或事件触发机制，定期或实时地从传感器中读取数据；数据存储单元，用于将数据处理单元需要能够存储采集到的数据，进行管理及存储，以保障后续数据访问和处理；数据传输单元，用于将数据存储单元里的数据或采集到的数据进一步处理。

3、在一种实现方式中，执行处理模块包括：参数调整单元，用于将通过数据传输单元的数据进行的参数进行调整；计算与反馈单元，用于将执行处理模块通过数据存传输单元的数据进行的参数进行计算与反馈，以保障后续优化使用；优化控制单元，用于根据系统的实际运行情况对参数调整策略进行评估和优化，并通过比较不同参数调整策略的效果，选择最佳的策略，以提高系统的性能。

4、在另一种实现方式中，算法模型模块包括：硬件单元；软件单元；闭环控制单元，通过硬件单元与软件单元进行控制，用于对系统的输入数据进行分析，以获取有效的输入特征，其中，通过硬件单元与软件单元进行控制闭环控制单元。

5、在另一种实现方式中，硬件单元包括：处理器，用于执行嵌入式算法模型的运算和控制操作；内存单元，用于储存数据保障数据，其中，内存单元与闭环控制单元连接；用户界面单元，用于通过界面与系统进行交互、控制及监控，以实现系统的操作和参数设置功能。

6、在另一种实现方式中，软件单元包括：操作单元，用于根据采集到的传感器数据或外部输入数据，运行预设的算法模型，进行实时的数据处理和计算；驱动单元，用于进行数据管理和处理，将操作单元存储到内部存储器或外部存储设备的传感器数据或外部输入数据进行数据压缩、滤波和归一化处理；调试与测试单元，用于将操作单元存储到内部存储器或外部存储设备的传感器数据或外部输入数据进行调试与测试，以便后续使用。

7、在另一种实现方式中，调整控制模块包括：数据处理单元，用于对包含噪声和干扰的数据进行滤波处理，提取有用的特征信息；控制策略单元，用于选择合适的控制算法以实现系统的目标；反馈单元，用于将数据处理单元和控制策略单元的数据进行反馈，以对数据进行调整。

8、在另一种实现方式中，优化模块包括：分析单元，用于通过对反馈单元的数据进行分析，以对算法模型在实际环境中的性能进行评估；修正单元，用于对分析单元的数据进行修正，并根据分析单元的效果分析、调整或改善算法模型的结构；改进单元，用于根据对系统的分析结果提出算法改进的建议，以实现算法改进；监控运行单元，用于将分析、修正和改进完成的数据进行运行，以便检测到算法模型的异常情况并采取对应处理措施。

9、在另一种实现方式中，数据收集模块包括：储存管理单元，用于接收、存储和管理从各个数据源收集到的数据，为收集到的数据建立索引，以便快速检索和查询；质量监控单元，用于对储存管理单元的数据进行质量监控；集成单元，用于将质量监控单元的数据进行数据验证和质量控制，以确保整合后的数据的准确性和可靠性。

10、在另一种实现方式中，运行模块包括：调整单元，用于优化运行参数和资源管理，以提供高效的算法模型运行环境，并根据实际需求进行自适应调整，以实现自行闭环优化的目标；策略单元，用于通过制定运行策略和决策，以实现自适应优化和系统性能的最优化；控制单元，对策略单元进行控制，用于根据系统需求自动将算法模型启动，开始进行处理，其中，控制单元可以决定何时启动算法模型，并具备相应的启动逻辑；评估处理单元，用于监控和管理算法模型的运行进程，确保系统的稳定。

11、在另一种实现方式中，循环执行处理模块包括：数据评估单元，用于对算法模型的输出进行评估，判断算法模型的准确性；误差分析单元，用于将算法模型的输出结果与真实数据进行对比和验证，并对产生的误差进行分析；实时优化单元，用于提供实时反馈给控制单元，以便控制单元调整算法模型的运行策略，对算法模型进行改进和优化，以提升算法模型系统的性能；改进单元，用于对算法模型进行分析和重构，以减少计算复杂度、提高算法模型的执行效率，从而减少系统的响应时间。

12、首先通过传感器单元或数据采集模块对所需的数据进行采集，采到的原始数据可能需要进行数据处理单元进行处理；然后进行数据储存，以便后续的法模型能够更好地处理数据，选择合适的算法模型，并模型进行初始化，设置初始参数，进出参数调整，并反馈与优化控制，使用预处理后的数据集对初始化的算法模型模块进行训练，通过不断迭代优化模型参数，使模型能够更好地拟合数据，提高预测；对模型进行评估，通过与真实数据对比，分析模型的性能和误差，进一步优化模型参数，算法模型的输出结果，进行实际控制或决策；＝系统根据这些结果做出相应的控制动作，系统不断进行循环执行处理模块，不断采集数据、训练模型、优化参数，实现自我闭环优化，以逐步提高系统的性能和适应性。

13、综上，本发明通过系统能够根据实际应用场景和反馈信息，动态调整算法模型的参数和结构,通过收集和分析运行时的数据和反馈信息，能够自主学习和优化算法模型，以适应不同的输入数据和任务需求，通过实际运行过程中进行算法模型的优化和调整,它可以根据实时的系统性能和目标要求，自动选择和调整算法模型的参数和策略，以达到最优性能，通过闭环控制单元，实现对算法模型的动态调整和优化，通过对数据误差分析单元和实时优化单元可以实现嵌入式设备上的算法模型的自主优化和适应能力，提高系统的性能和适应性，满足不同场景和需求的要求。

技术特征：

1.一种自行闭环优化的嵌入式算法模型系统，包括数据采集模块、执行处理模块、算法模型模块、调整控制模块、优化模块、数据收集模块、运行模块和循环执行处理模块，其特征在于，所述数据采集模块包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述执行处理模块包括：

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述算法模型模块包括：

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述硬件单元包括：

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述软件单元包括：

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述调整控制模块包括：

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述优化模块包括：

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，数据收集模块包括：

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述运行模块包括：

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述循环执行处理模块包括：

技术总结
本发明实施例提供一种自行闭环优化的嵌入式算法模型系统。该系统包括数据采集模块、执行处理模块、算法模型模块、调整控制模块、优化模块、数据收集模块、运行模块和循环执行处理模块。通过收集和分析运行时的数据和反馈信息，能够自主学习和优化算法模型，以适应不同的输入数据和任务需求，实际运行过程中进行算法模型的优化和调整,自动选择和调整算法模型的参数和策略，以达到最优性能，通过闭环控制单元，实现对算法模型的动态调整和优化，对数据误差分析单元和实时优化单元可以实现嵌入式设备上的算法模型的自主优化和适应能力，提高系统的性能和适应性，满足不同场景和需求的要求。

技术研发人员：袁媛,胡迎炳,覃小雅
受保护的技术使用者：清华大学深圳国际研究生院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16