[发明专利]事件判定方法及装置、存储介质、电子设备有效

专利信息
申请号: 201810009920.8 申请日: 2018-01-05
公开(公告)号: CN108109694B 公开(公告)日: 2023-06-30
发明(设计)人: 李向坤 申请(专利权)人: 李向坤
主分类号: G16H50/20 分类号: G16H50/20;G06N3/008
代理公司: 北京律智知识产权代理有限公司 11438 代理人: 阚梓瑄
地址: 710065 陕西省西安市高新*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 事件 判定 方法 装置 存储 介质 电子设备
【说明书】:

本公开涉及人工智能和计算机技术领域,尤其涉及一种基于大脑映射的事件判定方法及装置、存储介质、电子设备。该方法可以包括:构建多个箱子,用于映射大脑皮质柱;根据所述多个箱子构建多层池,用于映射大脑功能识别区域;构建一库,用于映射大脑知识学习、更新以及记忆存储功能;提供一调度云,用于映射大脑预判、调度协调和外部延展功能;响应判定待判定事件的请求,通过所述调度云调度所述多层池中的至少一层池以判定所述待判定事件。本公开提供了一种新的判定待判定事件的方式,使得对待判定事件的判定过程更加符合人的思维,进而提高了判定待判定事务的准确率,从而提高了用户体验。

背景技术

随着科学技术的飞速发展,人工智能越来越多的被应用各行各业中,以给日常生活带来更多的便利。例如,在医疗领域中,通过人工智能医生可以对患者的疾病进行判定。

目前,以出现的人工智能医生需要医疗人员对患者的基本信息、症状信息、检查等信息进行询问和搜集,并将询问得到的信息输入人工智能医生中,人工智能医生根据一通过深度学习算法构建的判定模型并基于医疗人员输入的信息输出判定结果。

但是,在上述方式中,一方面,人工智能医生根据医疗人员询问的信息输出判定结果,其无法自主或者不能全面的对患者进行询问,需要人为干预,成本高、效率低,尤其对于缺乏医疗人员资源的农村、山区、牧区,现有人工智能医生不能给出更为准确的判定结果,用户体验较差;另一方面,深度学习算法构建的判定模型需要大量的样本进行训练,由于训练样本的局限性,导致利用深度学习算法构建的判定模型输出的判定结果准确性不高,或者仅可以准确的判定单一或少数特定的疾病。

需要说明的是,在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种基于大脑映射的事件判定方法及装置、存储介质、电子设备,进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。

根据本公开的一个方面,提供一种基于大脑映射的事件判定方法,包括:

构建多个箱子,用于映射大脑皮质柱;

根据所述多个箱子构建多层池,用于映射大脑功能识别区域;

构建一库,用于映射大脑知识学习、更新以及记忆存储功能;

提供一调度云,用于映射大脑预判、调度协调和外部延展功能;

响应判定待判定事件的请求,通过所述调度云调度所述多层池中的至少一层池以判定所述待判定事件。

在本公开的一种示例性实施例中,所述构建多个箱子包括:

根据多个事件中的各所述事件在所有维度上的特征信息定义与各所述事件对应的箱子。

在本公开的一种示例性实施例中,所述根据所述多个箱子构建多层池包括:

分别将所述多个箱子添加至各层所述池中;

分别根据各层所述池的分类特征将各层所述池中的所述多个箱子进行分类。

在本公开的一种示例性实施例中,所述待判定事件为疾病判定事件;

所述响应判定待判定事件的请求,通过所述调度云调度所述多层池中的至少一层池以判定所述待判定事件包括:

响应判定待判定事件的请求,获取所述疾病判定事件中的已确定症状集合;

根据所述已确定症状集合调度所述多层池中的至少一层所述池;

根据所述已确定症状集合对所述至少一层所述池中的所述多个箱子进行筛选,以获取第一候选箱子;

根据所述已确定症状集合对所述第一候选箱子进行筛选以获取第二候选箱子;

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