【摘 要】
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无创血糖检测技术的研究具有重要的临床意义,其有望从根本上改善全球数亿的糖尿病患者的生活质量。以现有的无创检测技术为基础,提出基于PSO-RNN神经网络无创血糖检测模型。
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目“层次支持向量机心拍分类研究”(2016A030313658);广东省攀登计划项目“基于云计算的无创血糖仪”(PDJH2017B0932);广东省大学生创新创业训练计划项目“基于云计算的无创血糖仪”(201713684008);吉林大学珠海学院创新能力培育工程项目“基于云计算的无创血糖仪”(2017XJCQSQ012)
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无创血糖检测技术的研究具有重要的临床意义,其有望从根本上改善全球数亿的糖尿病患者的生活质量。以现有的无创检测技术为基础,提出基于PSO-RNN神经网络无创血糖检测模型。分别对代谢热守恒与容积波支持向量机多参数融合(SVM-ARIMA)算法、PLS-Elman神经网络血糖检测算法及RNN神经网络血糖检测模型进行实验,对比结果表明RNN神经网络血糖检测模型的整体准确度更好,并在此基础上对其优化,提出了PSO-RNN神经网络血糖检测模型,并验证此模型的可行性和准确性,整体预测血糖值与真实血糖值的相关性达到84.7%,证明优化后的模型精度进一步提高。
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