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摘 要:本发明公开了一种基于半监督多任务学习的医疗数据分类模型的构建方法,基于多任务最小二乘成支持向量机,对有标签数据和无标签数据进行训练。本发明具有以下优势:(1)通过使用混合的数据,来帮助模型更好的学习无标签数据;(2)通过引入多任务学习方法,使得模型能够利用相关任务的共享表示提高所有任务的效率;(3)由于最小二乘支持向量机把求解二次规划问题转化为了求解线性方程问题,有效降低了计算复杂度,减少了训练时间;(4)达到与单任务学习同等的性能,多任务学习需要更少的迭代次数和数据量。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810737538.9 | 专利名称: | 基于半监督多任务学习的医疗数据分类模型的构建方法 |
申请日: | 2018-07-06 | 申请/专利权人 | 云南大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 云南省昆明市五华区翠湖北路2号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 医疗 任务 医疗数据 数据分 分类模型搜索 |
公开/公告日: | 2018-12-21 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109063743A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |