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申请/专利权人：长春理工大学
申请日：2024-03-12
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118173264A
主分类号：G16H50/30
分类号：G16H50/30;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/084;G16H50/70;A61B5/1455;A61B5/145
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.11#公开
摘要：本发明是一种无创血糖浓度预测方法。本发明涉及血糖浓度预测技术领域，本发明通过近红外光谱技术来预测血糖浓度，引入了RMLoss函数提高模型在处理高维光谱数据时的泛化能力。使用深度孪生残差网络进行特征提取，并考察了输出维度和超参数的变化对模型的影响。对于训练集与预测集的预测效果体现在克拉克网格分析图中，与使用SVR相比，相关系数提升了近3倍，均方误差降低了34，显示了模型的泛化能力，为亟待跨越的难题提供了深度学习的解决策略。
主权项：1.一种无创血糖浓度预测方法，其特征是：所述方法包括以下步骤：步骤1、获取葡萄糖耐量数据；步骤2、基于获取的数据，进行数据集构建；步骤3、搭建深度孪生残差网络，并完成训练；步骤4、基于深度孪生残差网络，进行无创血糖浓度预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 一种无创血糖浓度预测方法
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