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摘 要:本发明公开了一种基于改进降噪自动编码器的小于胎龄儿疾病预测方法,包括:预处理小于胎龄儿数据中的文本特征和非文本特征;基于改进的降噪自动编码器进行无监督学习,得到多个特征集;利用深度神经网络进行有监督学习微调模型参数;将训练好的模型对测试集进行预测,从而得到最终的分类结果。其中改进的降噪自动编码器在输入层进行0到2倍之间的按照正态随机数随机变化,采用改进的降噪自动编码器可以很好的将小于胎龄儿数据中的高维特征进行降维以及非线性抽象,同时改进的“降噪”方法提高了自动编码器学习到的特征多样性和鲁棒性;本发明提高了对小于胎龄儿疾病数据预测的准确率,可以很好的帮助疾病的及早发现,具有较高的实用意义。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810245169.1 | 专利名称: | 一种基于改进降噪自动编码器的小于胎龄儿预测方法 |
申请日: | 2018-03-23 | 申请/专利权人 | 北京工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 北京市朝阳区平乐园100号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G16H50/50搜分类 智慧医疗 医疗系统 医学诊断 数据算法搜索 |
公开/公告日: | 2018-08-24 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN108447565A | 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) |
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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 | |
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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日期 | 法律信息 | 备注 |