[发明专利]基于特权信息学习支持向量机的CAP数据系统及方法有效
| 申请号： | 201710173213.8 | 申请日： | 2017-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN106951710B | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 邵欣蔚;金博;舒林华;查宏远;于广军 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G16H50/70 | 分类号： | G16H50/70;G16H50/50;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 应小波 |
| 地址： | 200062 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于特权信息学习支持向量机的CAP数据系统及方法，包括：依次连接的医疗数据处理模块、医疗数据特征生成与特权信息提取模块、病原分析模块；所述医疗数据处理模块，用于对大量CAP患儿的医疗数据进行筛选并进行统计分析；所述的医疗数据特征生成与特权信息提取模块，用于按照检测时间将检测项目区分为普通医疗数据特征与特权信息，生成医疗数据特征矩阵和特权信息矩阵，并输入病原分析模块；所述病原分析模块通过基于特权信息学习的SVM+算法训练，形成儿童CAP早期病原诊断数据模型。与现有技术相比，本发明对大量CAP患儿医疗数据进行清洗、统计以及区分，实现医疗数据标准化矩阵化，并通过基于特权信息学习支持向量机模型，实现儿童CAP早期病原数据分析。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特权 信息 学习 支持 向量 cap 数据 系统 方法 | ||
【主权项】：
一种基于特权信息学习支持向量机的CAP数据系统，其特征在于，包括：依次连接的医疗数据处理模块、医疗数据特征生成与特权信息提取模块、病原分析模块；所述医疗数据处理模块，用于对大量CAP患儿的医疗数据进行筛选并进行统计分析；所述的医疗数据特征生成与特权信息提取模块，用于按照检测时间将检测项目区分为普通医疗数据特征与特权信息，生成医疗数据特征矩阵和特权信息矩阵，并输入病原分析模块；所述病原分析模块通过基于特权信息学习的SVM+算法训练，形成儿童CAP早期病原诊断数据模型。
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