基于多源异构多尺度特征融合无创血糖预测方法及系统

本发明涉及一种基于多源异构多尺度特征融合无创血糖预测方法，采集受试者多种光的吸收值，得到不同光对应的多种来源数据集；采用多源数据融合的卷积神经网络架构，卷积神经网络架构中具有不同来源数据对应的多个模型，模型具有多个卷积层，且每个卷积层的卷积核大小不同。与现有技术相比，本发明在模型异构方面，不同的数据源采用单独的模型进行处理，在特征异构方面，利用不同的卷积核提取特征后再拼接，最后将不同来源数据集分别对应的预测值进行加权处理得到血糖预测值，可以缩短无创血糖预测值与指尖血检测值的差距，提高与指尖血检测的一致性，即提高了无创血糖预测的准确性。