[发明专利]一种基于中心化空间学习的未知疾病类别识别方法及装置在审
| 申请号： | 202010447732.0 | 申请日： | 2020-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN111834004A | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 史业民;于重之;俞益州 | 申请（专利权）人： | 杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H50/70 |
| 代理公司： | 北京天方智力知识产权代理事务所(普通合伙) 11719 | 代理人： | 贾耀梅 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于中心化空间学习的未知疾病类别识别方法及装置，方法包括：通过已知类别样本训练初始模型，对已知类别空间进行初始化，将已知类别样本映射到隐空间的超球面上；训练生成对抗网络；生成未知锚点；基于未知锚点和对抗网络，生成未知锚点对应的未知图像；将未知图像作为未知类别样本结合已知类别样本，调整已知类别空间，得到训练好的模型；获取新样本，基于训练好的模型，提取新样本的特征，计算新样本的特征到每个已知类别原型点的距离，如果小于预设阈值，则确定新样本属于已知类别原型点对应的类别，如果大于等于预设阈值，则确定新样本属于未知类别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 中心 空间 学习 未知 疾病 类别 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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