专利摘要显示,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。
迪普科技申请一种基于人工智能的数据分类分级方法专利,提高了数据分类分级模型的准确度
眼查知识产权信息显示,杭州迪普科技股份有限公司申请一项名为“一种基于人工智能的数据分类分级方法“,公开号 CN202411110376.8,申请日期为 2024 年 8 月。
专利摘要显示,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。
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