[发明专利]一种基于深度置信网络的门诊量预测方法及系统在审
| 申请号： | 202010110803.8 | 申请日： | 2020-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN111276229A | 公开（公告）日： | 2020-06-12 |
| 发明（设计）人： | 谷兴龙;李向阳 | 申请（专利权）人： | 山东健康医疗大数据有限公司 |
| 主分类号： | G16H40/20 | 分类号： | G16H40/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 孙园园 |
| 地址： | 250117 山东省济南市槐*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度置信网络的门诊量预测方法及系统，属于数据挖掘分析技术领域，本发明要解决的技术问题为如何根据历史门诊量实现更加有效准确地预测医院门诊量，技术方案为：该方法是基于受限玻尔茨曼机以及建立逻辑回归层的方式，利用医院的历史门诊数据进行日门诊量、周门诊量以及月门诊量的预测，实现更加准确有效地预测当前时间医院的门诊量；具体步骤如下：S1、构建深度置信网络；S2、建立逻辑回归层：在深度置信网络的上层增加一层逻辑回归层作为预测层，结合提取的历史门诊量的数据特征对门诊量数据进行有监督的预测；S3、训练网络：使用贪婪逐层算法进行神经网络的训练。本发明还公开了一种基于深度置信网络的门诊量预测系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 置信 网络 门诊 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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