北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院, 北京 100192
以血糖浓度为例,采用将动态光谱提取数据和非测量组分影响因素一同纳入预测模型的方式来提高血糖测量系统中的精度。通过支持向量算法建立血糖预测的模型,建模结果表明,考虑多因素模型的预测值优于未考虑非测量组分模型中的预测值。与后者相比,前者的相关系数达到0.9627,提高了14.23%;均方根误差为0.13,减少了43.12%;相对误差在10%范围内的样本数量增加8.33%。
医用光学 近红外光谱 血糖 动态光谱 支持向量机 激光与光电子学进展
2019, 56(4): 041701
