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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利基于深度三胞胎网络的无创血糖浓度预测系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119380993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411942056.9，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于深度三胞胎网络的无创血糖浓度预测系统及方法是由周林华;唐晶晶设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度三胞胎网络的无创血糖浓度预测系统及方法在说明书摘要公布了：基于深度三胞胎网络的无创血糖浓度预测系统及方法。属于血糖检测技术领域，具体涉及无创血糖检测技术领域。其解决了以往的无创血糖浓度预测方法不具有普遍适用性的问题。系统包括数据采集模块、数据处理模块、模型搭建模块和预测模块；数据采集模块对志愿者手指部分光谱特征数据进行采集并进行预处理；数据处理模块将预处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集；模型搭建模块搭建无创血糖浓度预测模型，并利用数据处理模块中的数据对无创血糖浓度预测模型进行训练，得到最优无创血糖浓度预测模型；无创血糖浓度预测模型包括三元组输入网络、改进的Transformer网络和SVR回归预测网络；预测模块根据最优无创血糖浓度预测模型对人体血糖浓度进行预测。

本发明授权基于深度三胞胎网络的无创血糖浓度预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于深度三胞胎网络的无创血糖浓度预测系统，其特征在于，所述系统包括数据采集模块、数据处理模块、模型搭建模块和预测模块；所述数据采集模块对志愿者手指部分光谱特征数据进行采集并进行预处理；所述数据处理模块将预处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集；所述模型搭建模块搭建无创血糖浓度预测模型，并利用数据处理模块中的数据对无创血糖浓度预测模型进行训练，得到最优无创血糖浓度预测模型；所述无创血糖浓度预测模型依次包括三元组输入网络、改进的Transformer网络和SVR回归预测网络；改进的Transformer网络中，对于原始Transformer网络的改进具体为：在数据输入原始Transformer网络前，首先对数据进行嵌入操作，然后引入位置编码来为输入序列中的每个位置添加唯一的标识，使用不同频率的正弦和余弦函数，通过： 进行，其中，是时间步的索引，是特征索引，是特征维度；在原始Transformer网络中引入门控残差网络，在多头注意力模块之前添加门控残差网络，并使用门控残差网络代替原始Transformer网络中的前馈神经网络；所述预测模块根据最优无创血糖浓度预测模型对人体血糖浓度进行预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长春理工大学，其通讯地址为：130022 吉林省长春市卫星路7089号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。