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摘要
通过电子鼻无创检测人体血糖浓度直接使用回归算法有着很高的误差，为了降低误差，提出了一种使用优化深度神经网络(deep neural networks, DNN)算法与自适应提升回归、梯度增强回归的相结合的混合回归算法。该方法首先对原始信号使用离散小波变换去噪并对特征值进行归一化处理，然后通过优化深度神经网络对数据进行分类，接着对于分类后不同范围内的数据进行自适应提升回归或者梯度增强回归，最后得到一个具体的血糖检测结果。相较于将糖尿病人与非糖尿病人进行分类相比，血糖水平检测对健康监测有着更大和更广泛的意义。所提出的优化深度神经网络分类模型的准确率为93.3%,测量血糖水平的平均误差为0.60 mmol/L,相比于直接使用回归算法，方法有着更小的误差。综上所述，通过对人体呼出气体的分析可以实现对人体血糖水平的无创检测，且具有操作简单、成本低、准确率高的特点。
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