研究目的
通过分析葡萄糖溶液的微波传输特性并利用复值神经网络，开发一种无创血糖浓度检测方法。
研究成果
基于CVNN的方法通过利用微波传输特性有效预测血糖浓度并具有高精度，显示出在无创血糖监测应用中的潜力。
研究不足
该方法可能对环境因素敏感，需要进行校准。它仅在受控的实验室条件下进行测试，在实际应用中可能无法涵盖所有的生物变异性。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于复值神经网络的毫米波自适应葡萄糖浓度估算系统提案
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于复值神经网络的毫米波自适应葡萄糖浓度估算系统提案
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8519476
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
本文提出了一种基于微波传输特性的复值神经网络（CVNN）葡萄糖浓度检测新方法。该方法利用随浓度变化的葡萄糖溶液介电特性，训练神经网络通过S参数测量准确预测血糖水平。实验结果表明，在0至300 mg/dL的浓度范围内具有高精度和强鲁棒性。
作者：
AI智能分析
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