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摘要：本发明提供了一种基于深度强化学习的类器官培养液药物浓度控制方法，构建了基于深度强化学习的类器官培养液药物浓度控制模型，以当前培养液药物浓度、类器官生理响应数据以及环境参数作为模型输入，以最优药物浓度作为控制目标，输出药物输送泵流速调整量的设定值；对药物浓度控制模型进行初始训练，然后将训练好的模型集成至系统的控制单元，实时接收和处理传感器数据，通过实时反馈，持续比较实际药物浓度与目标浓度的偏差，并监测类器官生理响应数据，以动态调整控制策略。本发明全面考虑影响药物浓度的各种因素，通过深度强化学习的混合架构模型，实现了对类器官培养液药物浓度的精确控制。该模型能够同时处理和分析多维度的复杂数据，从而做出更准确的浓度调整决策。
主权项：1.一种基于深度强化学习的类器官培养液药物浓度控制方法，其特征在于，包括以下过程：构建基于深度强化学习的类器官培养液药物浓度控制模型，以当前培养液药物浓度、类器官生理响应数据以及环境参数作为模型输入，以最优药物浓度作为控制目标，输出药物输送泵流速调整量的设定值；对药物浓度控制模型进行初始训练，然后将训练好的模型集成至系统的控制单元，实时接收和处理传感器数据，通过实时反馈，持续比较实际药物浓度与目标浓度的偏差，并监测类器官生理响应数据，以动态调整控制策略；其中类器官生理响应数据包括生长速率和代谢水平；定义生长速率目标函数，通过控制药物浓度使得生长速率达到最大值，同时确保药物浓度在允许的范围内；设定代谢水平约束函数，确保类器官的代谢水平不会偏离基线水平超过设定的偏差，以保证药物浓度对代谢水平的影响在可接受的范围内。
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百度查询： 国科宁波生命与健康产业研究院 一种基于深度强化学习的类器官培养液药物浓度控制方法
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