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申请/专利权人：杭州迪普科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的数据分类分级方法，包括：采集原始医疗数据，采用k均值聚类算法对原始医疗数据进行预处理，得到聚类医疗数据集；对聚类医疗数据集采用K‑近邻插补方法进行数据补全，得到完整聚类医疗数据集；利用卷积神经网络和基于奖励函数的正则化技术，构建医疗数据预测模型；采用完整聚类医疗数据集对医疗数据预测模型进行模型训练；结合贝叶斯优化算法，对医疗数据预测模型进行超参数调优；将待分类分级的医疗数据输入医疗数据预测模型，得到分类分级结果。本发明采用全局数据自动补全技术、模型正则化技术、超参数空间有效检索技术，能够根据预设的数据分类分级标准进行模型训练，提高了数据分类分级模型的准确度。
主权项：1.一种基于人工智能的数据分类分级方法，其特征在于，包括：采集原始医疗数据，采用k均值聚类算法对所述原始医疗数据进行预处理，分配到不同的簇中，得到聚类医疗数据集；对所述聚类医疗数据集采用K-近邻插补方法进行数据补全，得到完整聚类医疗数据集；利用卷积神经网络和基于奖励函数的正则化技术，构建医疗数据预测模型；采用所述完整聚类医疗数据集对所述医疗数据预测模型进行模型训练；结合贝叶斯优化算法，对所述医疗数据预测模型进行超参数调优；将待分类分级的医疗数据输入超参数调优后的所述医疗数据预测模型，得到分类分级结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州迪普科技股份有限公司 一种基于人工智能的数据分类分级方法
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