基于多光谱应用BP人工神经网络预测血糖

医用光学血糖预测多光谱 BP神经网

利用反向传播(BP)神经网络预测方法，通过光纤将红外光谱仪、拉曼光谱仪和旋光测量系统结合在一起，建立了基于多光谱测量血糖含量的分析模型,提出了数据融合的处理方法。选择了30个人体血液样品，分别测量旋光光谱、红外光谱、拉曼光谱。将光谱数据进行了预处理与归一化处理，建立BP神经网络模型，预测血液样品的糖含量值。使用克拉克误差网格分析法分别分析了三种测量方法和数据融合后的血糖值，结果应用BP人工神经网络模型预测血糖值的拟合精度为0.9992，预测误差低于0.2 mmol/L，满足临床医学的精度要求，并且具有较高的稳健性和较强的容错能力。

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