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基于神经网络算法的血糖浓度检测方法
| 专利名称： | 基于神经网络算法的血糖浓度检测方法 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于神经网络算法的血糖浓度检测方法，包括下列步骤：制作人体耳垂模型；配制不同血糖浓度的测试血液；利用第一天线发射超宽带微波信号，第二天线接收穿透耳垂模型的信号；对得到的接收信号进行处理，采用Prony方法提取包括谐振频率和衰减因子在内的信号特征极点，提取到接收信号的18个特征极点值，其中，谐振频率9个，衰减因子9个，共18个为1组；选择BP神经网络进行训练。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 天津;12 |
| 申请人： | 天津大学 |
| 发明人： | 肖夏;李钦伟 |
| 专利状态： | 有效 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201711192917.6 |
| 公开号： | CN108020565A |
| 代理机构： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 |
| 代理人： | 程毓英 |
| 分类号： | G01N22/00(2006.01)I;G06N3/00(2006.01)I;G;G01;G06;G01N;G06N;G01N22;G06N3;G01N22/00;G06N3/00 |
| 申请人地址： | 300072 天津市南开区卫津路92号 |
| 主权项： | 一种基于神经网络算法的血糖浓度检测方法，包括下列步骤：1)制作人体耳垂模型；2)配制不同血糖浓度的测试血液，其中用于神经网络训练的浓度为51组，即从0mg/dl‑500mg/dl每间隔10mg/dl配一组共51组，用于测试的血糖浓度为10组，随机浓度即可；3)利用第一天线发射超宽带微波信号，第二天线接收穿透耳垂模型的信号；4)对得到的接收信号进行处理，采用Prony方法提取包括谐振频率和衰减因子在内的信号特征极点，提取到接收信号的18个特征极点值，其中，谐振频率9个，衰减因子9个，共18个为1组；5)选择BP神经网络进行训练，其中神经网络输入层为接收信号的18个特征极点值，神经网络输出层为血糖浓度，神经网络设置两个隐含层，第一个隐含层节点数为12，第二个隐含层节点数为8；6)对神经网络训练结束后，使用10组随机浓度的接收信号的18个特征极点值对该神经网络进行测试；7)对待测样本进行血糖浓度测试。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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