[发明专利]基于神经网络算法的血糖浓度检测方法在审
| 申请号： | 201711192917.6 | 申请日： | 2017-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN108020565A | 公开（公告）日： | 2018-05-11 |
| 发明（设计）人： | 肖夏;李钦伟 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G01N22/00 | 分类号： | G01N22/00;G06N3/00 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 算法 血糖 浓度 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一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。
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