| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及综述 | 第10-13页 |
| 1.3 呼吸气体采集系统简介 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 1.5 本文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 呼吸气体信号预处理与特征提取 | 第17-30页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 呼吸信号及血糖数据的预处理 | 第17-20页 |
| 2.2.1 呼吸样本与血糖指标的匹配 | 第17-18页 |
| 2.2.2 呼吸信号的去基线处理 | 第18-19页 |
| 2.2.3 呼吸信号的标准化处理 | 第19-20页 |
| 2.3 呼吸气体信号的特征提取方法 | 第20-28页 |
| 2.3.1 通过几何方法提取呼吸样本特征 | 第21-23页 |
| 2.3.2 通过时频分析提取呼吸样本特征 | 第23-25页 |
| 2.3.3 通过降低维度提取呼吸样本特征 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 呼吸样本的特征选择与特征融合 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 基于RELIEFF和MITRA-IMP的几何特征重组方法 | 第30-34页 |
| 3.2.1 基于ReliefF的有效特征选择算法 | 第30-32页 |
| 3.2.2 基于改进Mitra的冗余特征消除算法 | 第32-33页 |
| 3.2.3 几何特征的选择与重组方法 | 第33-34页 |
| 3.3 基于特征重要度和前向选择法的特征选择方法 | 第34-37页 |
| 3.3.1 基于随机森林的特征重要度排序 | 第34-35页 |
| 3.3.2 基于改进前向选择的特征选择算法 | 第35-36页 |
| 3.3.3 基于组合穷举的特征选择算法 | 第36-37页 |
| 3.4 基于特征权重与模型评分的融合算法 | 第37-41页 |
| 3.4.1 基于判别模型评分的投票决策机制 | 第38页 |
| 3.4.2 基于特征历史表现的权重计算方法 | 第38-40页 |
| 3.4.3 基于特征权重与模型评分的多特征融合方法 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 血糖预测模型相关实验与分析 | 第42-54页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 呼吸样本特征选择的实验与分析 | 第43-46页 |
| 4.2.1 基于ReliefF算法的有效特征选择实验 | 第43-44页 |
| 4.2.2 基于Mitra-Imp算法的冗余特征消除实验 | 第44-45页 |
| 4.2.3 基于特征重要度的特征前向选择实验 | 第45-46页 |
| 4.3 呼吸样本特征融合及血糖预测的实验 | 第46-51页 |
| 4.3.1 按医学标准划分的血糖区间预测实验 | 第47-48页 |
| 4.3.2 非低血糖样本的三分类实验 | 第48-49页 |
| 4.3.3 正常血糖与异常血糖的判别实验 | 第49-50页 |
| 4.3.4 异常血糖分类判别的探究 | 第50页 |
| 4.3.5 血糖预测实验分析小结 | 第50-51页 |
| 4.4 呼吸系统的血糖预测模块设计与实现 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
