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龙图腾网恭喜成都中医药大学申请的专利一种结合神经网络的血糖浓度预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119361171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411896138.4，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种结合神经网络的血糖浓度预测方法是由郭晨阳;杨彦设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合神经网络的血糖浓度预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合神经网络的血糖浓度预测方法，涉及血糖浓度预测技术领域，该方法包括：交互目标用户进行血糖监测的连续血糖监测设备，提取预设监测窗口内的动态血糖浓度序列；获取目标用户在预设监测窗口内的运动数据集合、食物摄入数据集合、胰岛素使用记录集合和环境监测数据集合；获得血糖数据拓扑框架序列；获得血糖特征识别模型；进行跨尺度映射交互分析，获得血糖关联特征；训练血糖浓度预测网络层；对血糖关联特征进行血糖浓度预测，获得血糖浓度预测结果。本发明解决了现有技术中单一维度进行血糖浓度预测，预测结果准确性低的技术问题，达到了提高血糖浓度预测准确性和及时性的技术效果。

本发明授权一种结合神经网络的血糖浓度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合神经网络的血糖浓度预测方法，其特征在于，所述方法包括：交互目标用户进行血糖监测的连续血糖监测设备，提取预设监测窗口内的动态血糖浓度序列；获取所述目标用户在所述预设监测窗口内的运动数据集合、食物摄入数据集合、胰岛素使用记录集合和环境监测数据集合；调用预构建血糖数据拓扑框架序列，将所述动态血糖浓度序列、运动数据集合、食物摄入数据集合、胰岛素使用记录集合和环境监测数据集合输入所述预构建血糖数据拓扑框架序列中，获得血糖数据拓扑框架序列；根据预构建血糖数据拓扑框架序列和多个样本数据集合和对应的多个样本血糖识别特征，以及全连接神经网络进行建模，获得血糖特征识别模型，其中，每个样本数据集合包括样本动态血糖浓度、样本运动数据、样本食物摄入数据、样本胰岛素使用记录和样本环境监测数据；利用所述血糖特征识别模型分别对所述血糖数据拓扑框架序列进行特征识别，并对识别结果进行跨尺度映射交互分析，获得血糖关联特征；训练血糖浓度预测网络层，其中，所述血糖浓度预测网络层利用支持向量机进行二分类训练；利用训练完成的血糖浓度预测网络层对所述血糖关联特征进行血糖浓度预测，获得血糖浓度预测结果；其中，调用预构建血糖数据拓扑框架序列，将所述动态血糖浓度序列、运动数据集合、食物摄入数据集合、胰岛素使用记录集合和环境监测数据集合输入所述预构建血糖数据拓扑框架序列中，获得血糖数据拓扑框架序列，包括：遍历动态血糖浓度、运动数据、食物摄入数据、胰岛素使用记录和环境监测数据进行数据指标提取，获得动态血糖浓度指标集合、运动数据指标集合、食物摄入数据指标集合、胰岛素使用指标集合和环境监测指标集合；分别将所述动态血糖浓度、运动数据、食物摄入数据、胰岛素使用记录和所述环境监测数据作为一级拓扑节点，获得一级拓扑节点集合；将所述动态血糖浓度指标集合、运动数据指标集合、食物摄入数据指标集合、胰岛素使用指标集合和所述环境监测指标集合中每个指标作为二级拓扑节点，获得多个二级拓扑节点集合；基于所述一级拓扑节点集合和所述多个二级拓扑节点集合进行血糖数据拓扑框架构建，获得预构建血糖数据拓扑框架。

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