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申请/专利权人：山东浪潮数字服务有限公司
摘要：本发明提供了一种医学监测数据扩充方法和辅助分类方法，属于数据处理技术领域。基于人工智能的医学监测数据扩充方法采用了基于自适应特征流形投影的生成对抗网络，通过生成高质量合成数据来扩充数据集，缓解了真实样本量不足的问题。基于人工智能的医学监测数据辅助分类方法采用基于自适应狼群优化算法的神经网络和基于掩码增强的自编码神经网络，通过优化网络参数和利用随机掩码增强模型对数据隐含结构的学习能力，提高了特征提取的准确性和特征降维的有效性；采用基于自适应记忆网络架构的极限学习机算法，通过动态调整记忆状态和权重，增强了分类器对新数据变化的快速适应能力，提升了分类结果的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于人工智能的医学监测数据扩充方法，其特征在于，包括：采集真实生理和生化数据；建立基于自适应特征流形投影的生成对抗网络，所述基于自适应特征流形投影的生成对抗网络包括生成器和判别器，通过动态损失函数调整机制增强生成的数据；使用采集的生理和生化数据训练基于自适应特征流形投影的生成对抗网络，通过训练完成的基于自适应特征流形投影的生成对抗网络扩充数据集。
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权利要求：
百度查询： 山东浪潮数字服务有限公司 一种医学监测数据扩充方法和辅助分类方法
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