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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于改进加权最小二乘支持向量机的人体电阻抗与血糖关系模型建立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：CN119943341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510013042.7，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于改进加权最小二乘支持向量机的人体电阻抗与血糖关系模型建立方法是由许川佩;梁健淼;龚琼;李思宇;张弘巍设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进加权最小二乘支持向量机的人体电阻抗与血糖关系模型建立方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进加权最小二乘支持向量机的人体电阻抗与血糖关系模型建立方法，包括以下步骤：步骤1，获取包含人体电阻抗数据和血糖数据的原始数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，对各集的人体电阻抗数据进行相同的Butterworth滤波和标准化处理；步骤2，在加权最小二乘支持向量机的目标优化函数中引入自适应权重因子；步骤3，利用训练集数据训练，建立基于加权最小二乘支持向量机的人体电阻抗与血糖关系模型，通过蝴蝶优化算法优化模型的核参数和惩罚因子；步骤4，使用优化后的核参数和惩罚因子训练，得到基于改进加权最小二乘支持向量机的人体电阻抗与血糖关系模型，本发明提升了建模效率和血糖预测精度。

本发明授权一种基于改进加权最小二乘支持向量机的人体电阻抗与血糖关系模型建立方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进加权最小二乘支持向量机的人体电阻抗与血糖关系模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取包含人体电阻抗数据Z和血糖数据G的原始数据集按7:1.5:1.5划分为训练集、验证集和测试集，对各集中的人体电阻抗数据使用Butterworth滤波器进行相同的滤波处理，并对滤波后的数据进行相同的标准化处理，得到滤波和标准化处理后的训练集验证集和测试集 步骤2，在加权最小二乘支持向量机的目标优化函数中引入自适应权重因子vi； 步骤3，以训练集数据作为输入，通过最小化加权目标函数，找到最优函数GZ，从而建立基于加权最小二乘支持向量机的人体电阻抗与血糖关系模型，其表达式为： GZ＝wTφZ+b1 其中GZ是输出的血糖值，w是权重向量，Z是输入的人体电阻抗数据，b是偏置项，φZ是非线性映射，将输入空间映射到高维特征空间，使用RBF核函数，其表达式为： 其中，K是核函数，是输入的样本点，||·||代表两个样本点之间的欧式距离，σ是核参数； 训练时目标优化函数如下： 其中，w是权重向量，b是偏置项，γ是惩罚因子，是样本i的残差，Gi和子分别是训练集中第i个样本的真实值和预测值，vi是自适应权重因子； 利用蝴蝶优化算法优化模型的核参数和惩罚因子； 步骤4，使用优化后的核参数和惩罚因子训练，得到基于改进加权最小二乘支持向量机的人体电阻抗与血糖关系模型，使用测试集进行性能评估。

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