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申请/专利权人：哈尔滨学院
摘要：本发明提供一种基于深度学习的医疗数据分类方法及分类系统。步骤1：对高维医疗数据特征进行预处理；步骤2：对步骤1的高维医疗数据进行降维处理；步骤3：根据医疗数据的特点构建模型；步骤4：对步骤2降维后的医疗数据采用步骤3构建的模型进行分类处理。本发明充分地利用了以往积累的大量医疗数据，应用深度学习方法挖掘数据间的潜在关系，训练疾病诊断模型，对模型的测试结果显示，本系统具有较高的准确性和较快的计算时间。研究结果可应用于医疗机构，辅助医生进行疾病诊断。
主权项：1.一种基于深度学习的医疗数据分类方法，其特征在于，所述医疗数据处理方法包括以下步骤：步骤1：对高维医疗数据特征进行预处理；步骤2：对步骤1的高维医疗数据进行降维处理；步骤3：根据医疗数据的特点构建模型；步骤4：对步骤2降维后的医疗数据采用步骤3构建的模型进行分类处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨学院 一种基于深度学习的医疗数据分类方法及分类系统
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