【摘 要】
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为了提高人体血糖近红外光谱定量分析模型的预测精度，结合净信号预处理（NAP）算法和径向基偏最小二乘（RBFPLS）回归建立了一种适合于人体血糖测量的非线性建模方法NAP-RBFPLS。本文
【机 构】
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北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院
【基金项目】
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长江学者和创新团队发展计划项目(IRT0705);北京航空航天大学蓝天新星项目资助
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为了提高人体血糖近红外光谱定量分析模型的预测精度，结合净信号预处理（NAP）算法和径向基偏最小二乘（RBFPLS）回归建立了一种适合于人体血糖测量的非线性建模方法NAP-RBFPLS。本文首先利用NAP对近红外光谱进行预处理来有效地提取原始光谱中仅与葡萄糖信号相关的光谱信息，从而有效地减弱了人体血液中水、白蛋白、血红蛋白、脂肪等成分的吸收干扰以及人体体温的变化、测量仪器本身的漂移、测量环境的变化和测量条件的变化引起的干扰因素与血糖变化的偶然相关问题；然后把净信号预处理后的近红外光谱数据通过RBFPLS建立
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