【摘 要】
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基于机器学习的数据挖掘技术正在飞速发展并在互联网和大数据分析中发挥着重要的作用.它能从大量的、有噪声的数据中挖掘出有效的信息来解决问题.血糖作为评价人体健康的重要指标之一,实现它的高精度无创检测对发现和控制疾病有重要意义,是学术界和行业界倍受关注的热点问题.由于人体血液中血糖含量少、血糖光谱信号微弱不易提取,导致无创血糖浓度预测效果不佳.如何实现无创血糖高精度检测成为了典型的“卡脖子”问题.对此,
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基于机器学习的数据挖掘技术正在飞速发展并在互联网和大数据分析中发挥着重要的作用.它能从大量的、有噪声的数据中挖掘出有效的信息来解决问题.血糖作为评价人体健康的重要指标之一,实现它的高精度无创检测对发现和控制疾病有重要意义,是学术界和行业界倍受关注的热点问题.由于人体血液中血糖含量少、血糖光谱信号微弱不易提取,导致无创血糖浓度预测效果不佳.如何实现无创血糖高精度检测成为了典型的“卡脖子”问题.对此,本文以近红外光谱数据作为研究对象,利用支持向量机、深度学习等机器学习方法对无创血糖光谱数据开展浓度预测的相关研究.主要的研究内容如下.1)设计了基于ε-SVR的无创血糖浓度预测算法.提出了区分度算法用来进行波长选择,同时探究了不同样本容量和特征维数对ε-SVR模型的影响,并与传统偏最小二乘回归预测模型对比.实验结果表明ε-SVR模型在近红外无创血糖浓度预测中是有效的、可行的.2)设计了基于深度学习的无创血糖浓度预测算法.考虑在7个特定波长下对无创血糖浓度预测进行研究,首先提出了基于深度置信网络（DBN）的血糖光谱特征提取算法,并建立DBNSVR预测模型.接着探究了不同样本容量和不同光谱特征维数（即DBN网络结构）对DBNSVR模型精度的影响.最后,对比分析ε-SVR模型和DBNSVR模型的预测精度.结果显示,当使用DBN网络之后,志愿者1和志愿者2预测结果的均方根误差分别降低了72.33%和76.06%,相关系数分别提高了13.99%和39.81%,克拉克误差网格分析结果分别提升了6.28%和7.2%.说明了该算法在无创血糖浓度预测中起着促进作用,能够有效提高模型的预测精度.此外该算法在两名志愿者独立数据集上都具有的良好表现,进一步显示了DBNSVR模型的泛化能力.
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