[发明专利]一种基于CNN和模型融合的糖尿病血糖预测方法在审
| 申请号： | 201811079861.8 | 申请日： | 2018-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN109448855A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 车超;赵撼宇 | 申请（专利权）人： | 大连大学 |
| 主分类号： | G16H50/50 | 分类号： | G16H50/50;G16H50/20;G06N3/04 |
| 代理公司： | 大连八方知识产权代理有限公司 21226 | 代理人： | 卫茂才 |
| 地址： | 116622 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于CNN和模型融合的糖尿病血糖预测方法。包括以下步骤：首先对数据进行预处理，包括空缺值的处理、定量特征的二值化和数据转换。其次，利用CNN对预处理后的数据进行特征提取。最后利用Stacking策略对xgboost、catboost和linearRegression进行模型融合，在第一层采用了分类精度较高的catboost、xgboost模型，第二层模型采用了稳健性较好的linearRegression，实现了预测精度和模型稳健性的统一，具有更强的泛化能力。本发明有效的解决了糖尿病血糖的预测问题，相较于传统的血糖预测方法有了显著的提高。 | ||
| 搜索关键词： | 糖尿病血糖 模型融合 预测 预处理 稳健性 定量特征 数据转换 特征提取 传统的 第一层 二值化 血糖 空缺 分类 统一 | ||
【主权项】：
1.一种基于CNN和模型融合的糖尿病血糖预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：对数据进行预处理，包括空缺值的处理、定量特征的二值化和数据转换；S2：利用CNN对预处理后的数据进行特征提取；S3：利用Stacking策略对xgboost、catboost和linearRegression进行模型融合。
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