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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于多模态数据的流感趋势预测方法和装置，属于流行病监测和人工智能相结合的技术领域，包括：提取百度指数模态、气象数据模态、以及图数据模态对应的三类综合特征向量；将每个模态对应的综合特征向量基于通过注意力机制计算的注意力权重进行加权求和得到总综合特征向量；利用包含多头自注意力机制、前馈神经网络、多模态交互层、以及多层次特征融合的预测模型对总综合特征向量进行深度特征融合并基于融合特征预测流感阳性率，得到流感趋势，这样来提高流感趋势预测的精度和可靠性。
主权项：1.一种基于多模态数据的流感趋势预测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集并预处理流感相关关键词的百度指数数据、气象数据以及人口相关的图数据；提取每个关键词的百度指数的特征向量，将所有关键词的百度指数的特征向量融合得到百度指数模态对应的综合特征向量；对气象数据中的风向数据向量化和数值数据标准化后进行拼接，并提取拼接结果的特征向量作为气象数据模态对应的综合特征向量；提取图数据中每类图的特征向量并融合得到图数据模态对应的综合特征向量；将每个模态对应的综合特征向量基于通过注意力机制计算的注意力权重进行加权后再融合得到总综合特征向量；利用包含多头自注意力机制、前馈神经网络、多模态交互层、以及多层次特征融合的预测模型对总综合特征向量进行深度特征融合并基于融合特征预测流感阳性率，得到流感趋势。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于多模态数据的流感趋势预测方法和装置
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