【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无创血糖监测，特别是涉及基于联合近红外光和深度学习的无创血糖检测系统及设备。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提到了与本专利技术相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。
2、糖尿病是一种以高血糖为特征的代谢性疾病，会导致眼、肾、心脏、血管、神经等各种组织的慢性损害与功能障碍，严重影响人们的身体健康和生活质量。令人担忧的是糖尿病有向年轻人发展的趋势，越来越多的青年在饱受糖尿病带来的痛苦，给患者及其家庭带来了巨大的负担。
3、然而，糖尿病是一种终身性慢性代谢性疾病，现阶段还没有根治这种疾病的有效方法，只能通过频繁地监测患者的血糖值，进而制定相应措施来控制患者的血糖水平。因此，如何有效便捷地测量血糖就显得尤为重要。
4、传统的血糖监测方法常采用电化学技术分析血液中的葡萄糖浓度。虽然这些方法能精确地测量到血糖数值，但往往需要使用针刺手指或静脉提取血样，这不仅会给患者带来身体上的疼痛与心理上的负担，还会带来感染和组织损伤的潜在风险，且成本较高。
5、为了解决以上提到的问题，突破传统的血糖...
【技术保护点】
1.基于联合近红外光和深度学习的无创血糖检测系统，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的基于联合近红外光和深度学习的无创血糖检测系统，其特征是，所述训练后的紧凑型血糖网络，训练过程中，将紧凑型血糖网络的超参数分为两类：与网络本身相关的超参数和与训练相关的超参数；
3.如权利要求1所述的基于联合近红外光和深度学习的无创血糖检测系统，其特征是，所述四个深度学习模块的内部结构是一样的，所述深度学习模块，包括：
4.如权利要求3所述的基于联合近红外光和深度学习的无创血糖检测系统，其特征是，所述密集模块Dense Block，包括：
...【技术特征摘要】
1.基于联合近红外光和深度学习的无创血糖检测系统，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的基于联合近红外光和深度学习的无创血糖检测系统，其特征是，所述训练后的紧凑型血糖网络，训练过程中，将紧凑型血糖网络的超参数分为两类：与网络本身相关的超参数和与训练相关的超参数；
3.如权利要求1所述的基于联合近红外光和深度学习的无创血糖检测系统，其特征是，所述四个深度学习模块的内部结构是一样的，所述深度学习模块，包括：
4.如权利要求3所述的基于联合近红外光和深度学习的无创血糖检测系统，其特征是，所述密集模块dense block，包括：
5.如权利要求4所述的基于联合近红外光和深度学习的无创血糖检测系统，其特征是，第一密集层dense layer、第二密集层dense layer、第三密集层dense layer和第四密集层dense layer的内部结构是一致的，所述第一密集层dense layer，包括：
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