【摘 要】
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针对反向传播(BP)神经网络易陷入局部最小值、网络结构不易确定的缺陷,且采用实验测得的原始光谱波长变量作为输入,使预测模型具有较高的复杂度,无法满足对血糖浓度实时快速
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61701295).
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针对反向传播(BP)神经网络易陷入局部最小值、网络结构不易确定的缺陷,且采用实验测得的原始光谱波长变量作为输入,使预测模型具有较高的复杂度,无法满足对血糖浓度实时快速测量要求的问题,提出了采用OV-GA-BP神经网络进行建模预测,即结合正交信号校正(OSC)和变量投影重要性(VIP)指标对光谱数据预处理,可以减少输入变量的维度与个数以降低模型复杂度,并采用遗传算法(GA)优化BP神经网络。仿真结果表明:验证集的真实值与预测值的相关系数可达到99. 84%,均方根误差变异系数(CV)达到0. 079412,
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