【摘 要】
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目的:在无创血糖检测方法的研究中,因无创生理参数相比血糖真值更易于获取,病理数据库中未用血糖真值标记样本的数量远大于有标记的样本,若能将未标记样本应用于传统有监督血
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,桂林电子科技大学生命与环境科学学院,广西壮族自治区医疗器械检测中心
【基金项目】
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国家自然科学基金重大科研仪器研制项目(61627807);广西自然科学基金(2017GXNSFGA198005);国家重点研发计划课题(2016YFC1305703);广西自然科学基金青年基金项目(2016GXNSFBA380145);广西自动检测技术与仪器重点实验室主任基金(YQ17118);广西信息科学实验中心一般项目(YB1513)
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目的:在无创血糖检测方法的研究中,因无创生理参数相比血糖真值更易于获取,病理数据库中未用血糖真值标记样本的数量远大于有标记的样本,若能将未标记样本应用于传统有监督血糖预测模型的训练中,将有效扩充训练样本集并提高模型的泛化能力。方法:在基于能量代谢守恒法的理论基础上,利用无创生理参数天然的多视图特性,将半监督学习算法应用于无创血糖的预测中,提出一种基于多视图协同训练与支持向量机技术的血糖预测算法。结果:经实验分析,在一定标记率下,基于协同训练的学习算法相比传统的有监督学习算法预测误差更小。说明未标记样本能够
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