| Индекс УДК | 535.33 |
|
Non-invasive blood glucose detection using an improved sparrow search algorithm combined with an extreme learning machine based on near-infrared spectroscopy Q. Li, Yu. Wang |
|
| Аннотация | Для неинвазивного определения уровня глюкозы в крови человека предложен усовершенствованный алгоритм поиска (ISSA) с целью оптимизации начальных весов и порогов машин экстремального обучения (ELM). Карта палаточного хаоса использована для улучшения разнообразия SSA, обратное обучение - для инициализации популяции и расширения диапазона поиска популяции, что повышает производительность SSA. Результаты модели ISSA-ELM являются более точными и обобщающими по сравнению с моделью SSA-ELM. Анализ сетки ошибок Кларка показывает, что доля предсказанных образцов, попадающих в область А, составляет 90 %, в область В - 10 %, что соответствует клиническим требованиям. |
| Название источника | Журнал прикладной спектроскопии |
| Место и дата издания | 2023 |
| Прочая информация | Т. 90, № 3. - С. 522 |
