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申请/专利权人：南京邮电大学;江苏跃凯生物技术有限公司
摘要：一种基于LSTM编码器‑解码器架构的血糖预测方法，包括，对获取到的糖尿病患者的血糖数据进行平滑、降噪以及滑窗等处理；构建基于LSTM编码器‑解码器架构的血糖预测模型，其中编码器负责将输入序列转换为隐藏状态向量，解码器利用隐藏状态向量进行预测输出；为增强神经元记忆并减少误差传播的积累，在编码器‑解码器结构中，引入了一种基于学习相似模式的注意力机制，并构建基于DTW的链地址搜索算法寻找相似窗口序列；结合注意力特征和隐藏状态向量，共同输入到解码器中，通过投影层将解码器的输出映射到符合输出维度大小的向量，从而获得更为准确的血糖预测结果。本方法具有强大的学习能力，且经实验认证能够有效提高血糖浓度预测精度。
主权项：1.一种基于LSTM编码器-解码器架构的血糖预测方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤1，对获取到的糖尿病患者的血糖数据进行缺失值填补、平滑、降噪以及滑窗的预处理，得到符合模型输入输出要求的血糖数据；步骤2，基于处理后的血糖数据，构建基于LSTM编码器-解码器架构的血糖预测模型，其中编码器负责将输入序列转换为隐藏状态向量，解码器利用隐藏状态向量进行预测输出；步骤3，在编码器-解码器结构中，引入基于学习相似模式的注意力机制，并构建基于DTW的链地址搜索算法寻找相似窗口序列，以增强神经元记忆并减少误差传播的积累；步骤4，基于注意力特征和隐藏状态向量，将其共同输入到解码器中，通过投影层将解码器的输出映射到符合输出维度大小的向量，从而获得血糖预测结果。
全文数据：
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百度查询： 南京邮电大学 江苏跃凯生物技术有限公司 一种基于LSTM编码器-解码器架构的血糖预测方法
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