【摘 要】
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鉴于现有的血糖浓度预测模型在小样本情形下仍有不足,为更好地精确预测糖尿病患者血糖浓度在未来一段时间的变化情况,提出一种基于小样本条件的血糖浓度预测算法。算法可依照
【机 构】
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佛山职业技术学院电子信息学院,佛山市中医院药剂科
【基金项目】
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广东省教育厅自然科学特色创新项目(2018GKTSCX048),佛山市医学科研项目(20200351),佛山职业技术学院政校企优势项目(HP201901),佛山职业技术学院校级重点科研项目(KY2018Z02)
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鉴于现有的血糖浓度预测模型在小样本情形下仍有不足,为更好地精确预测糖尿病患者血糖浓度在未来一段时间的变化情况,提出一种基于小样本条件的血糖浓度预测算法。算法可依照t分布检验准则剔除待分析血糖序列的异常数值,利用三次样条函数插值方法扩充血糖样本,最终基于广义回归神经网络实现血糖序列的浓度预测。实验结果表明,算法在小样本的条件下获得较好的预测性能,具有一定的实际应用价值,可在保证预测精度的同时,使血糖序列采样时间间隔大大延长,为保持患者血糖数值稳定在正常生理范围内提供有力保障。
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