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申请/专利权人：中北大学
摘要：本申请提供了一种基于机器学习的血糖浓度预测方法、预测系统及终端设备、储存介质，其中，血糖浓度预测方法包括以下步骤：获取待测者的气味特征数据集及对应的已测原始血糖浓度数据；将气味特征数据集进行小波变换去噪和归一化处理；通过预先构建的分类模型将处理后的气味特征数据集进行分类，得到预测低血糖数据集和预测高血糖数据集；分别搜索预测低血糖数据集和预测高血糖数据集对应的已测原始血糖浓度数据；回归模型预测；具有将分类和回归结合起来，能够灵活、高效的对待测者的血糖浓度进行精确预测，提高了血糖预测效率和泛化能力的有益效果；适用于血糖浓度检测的技术领域。
主权项：1.一种基于机器学习的血糖浓度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待测者的气味特征数据集及对应的已测原始血糖浓度数据，所述气味特征数据集的获取方式为通过气体传感器阵列进行采集；将气味特征数据集进行小波变换去噪和归一化处理，得到处理后的气味特征数据集；通过预先构建的分类模型将处理后的气味特征数据集进行分类，得到预测低血糖数据集和预测高血糖数据集；分别搜索预测低血糖数据集和预测高血糖数据集对应的已测原始血糖浓度数据；将预测低血糖数据集对应的已测原始血糖浓度数据通过预先构建的预测低血糖浓度的回归模型进行回归处理、将预测高血糖数据集对应的已测原始血糖浓度数据通过预先构建的预测高血糖浓度的回归模型进行回归处理，得到待测者的血糖浓度预测结果，并将血糖浓度预测结果进行输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中北大学 一种基于机器学习的血糖浓度预测方法、预测系统及终端设备、储存介质
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