摘要
本申请提供了一种基于机器学习的血糖浓度预测方法、预测系统及终端设备、储存介质,其中,血糖浓度预测方法包括以下步骤:获取待测者的气味特征数据集及对应的已测原始血糖浓度数据;将气味特征数据集进行小波变换去噪和归一化处理;通过预先构建的分类模型将处理后的气味特征数据集进行分类,得到预测低血糖数据集和预测高血糖数据集;分别搜索预测低血糖数据集和预测高血糖数据集对应的已测原始血糖浓度数据;回归模型预测;具有将分类和回归结合起来,能够灵活、高效的对待测者的血糖浓度进行精确预测,提高了血糖预测效率和泛化能力的有益效果;适用于血糖浓度检测的技术领域。
技术关键词
血糖浓度预测方法
气味特征
气体传感器阵列
模型更新
样本
预测系统
参数
训练集
终端设备
血糖值
算法
数据获取单元
学习器
处理器
节点
误差
可读存储介质
处理单元
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
实体
大语言模型
标准化方法
键值对数据库
生成答案
高程反演方法
散射点
深度学习算法
宽带线性调频信号
时序
大语言模型
生成对抗图像
样本生成方法
多模态
文本