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基于近红外光谱和机器学习的无创血糖浓度回归研究

         

摘要

无创血糖浓度预测是目前的热点研究问题,其预测精度容易受到各种不同因素干扰。针对基于近红外光谱的无创血糖浓度回归问题,重点分析了指端相邻位置光谱散射对回归精度的影响。OGTT实验是无创血糖浓度预测问题中的采集数据的经典方法,通过OGTT实验采集了指端区域近红外光谱及对应的血糖浓度数据,并利用支持向量机回归算法预测血糖浓度。总共设计了3组实验,实验结果表明,多区域数据的采集和平均能有效降低指端相邻位置对光谱不同散射带来的回归误差。

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