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申请/专利权人：京东方艺云(杭州)科技有限公司;京东方艺云(宜宾)科技有限公司;京东方艺云(成都)科技有限公司;京东方艺云科技有限公司

摘要：本发明涉及眼部护理领域，尤其涉及非生理性眼轴增长量的预测方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：根据各用户类型对应用户的眼轴影响因素数据、近视程度，确定各用户类型对应用户的近视非高度近视眼轴影响因素、高度近视眼轴影响因素；进而根据非高度近视眼轴影响因素和高度近视眼轴影响因素分别对应的眼轴影响因素数据、非生理性眼轴增长量，对各用户类型对应的第一预测模型、第二预测模型进行训练；根据训练完成的第一预测模型、第二预测模型，分别对各用户类型对应的近视程度为非近视、近视非高度近视的待预测用户的非生理性眼轴增长量进行预测。通过本申请的方法，能够预测非生理性眼轴增长量，提高了预测准确率。

主权项：1.一种非生理性眼轴增长量的预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取各用户类型对应用户的眼轴影响因素数据以及对应的近视程度、非生理性眼轴增长量；所述近视程度包括非近视、近视非高度近视和高度近视；将各用户类型对应的近视程度为非近视和近视非高度近视的用户的眼轴影响因素数据，输入到与各用户类型对应的近视非高度近视影响因素模型中，得到各用户类型对应的用户的近视非高度近视眼轴影响因素；将各用户类型对应的近视程度为非近视、近视非高度近视和高度近视的用户的眼轴影响因素数据，输入到与各用户类型对应的高度近视影响因素模型中，得到各用户类型对应的用户的高度近视眼轴影响因素；将各用户类型对应的近视程度为非近视的用户的与所述近视非高度近视眼轴影响因素对应的眼轴影响因素数据、各用户类型作为样本数据，对应的非生理性眼轴增长量作为标签，对各用户类型对应的第一预测模型进行训练，得到训练完成的第一预测模型；将各用户类型对应的近视程度为近视非高度近视的用户的与所述高度近视眼轴影响因素对应的眼轴影响因素数据、各用户类型作为样本数据，对应的非生理性眼轴增长量作为标签，对各用户类型对应的第二预测模型进行训练，得到训练完成的第二预测模型；根据训练完成的各用户类型对应的第一预测模型、第二预测模型，分别对各用户类型对应的近视程度为非近视、近视非高度近视的待预测用户的非生理性眼轴增长量进行预测。

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