[发明专利]基于有监督学习模型的异常数据识别方法及相关设备在审
| 申请号： | 202010606953.8 | 申请日： | 2020-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN111783871A | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 刘婧媛;张旭 | 申请（专利权）人： | 平安医疗健康管理股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司 44334 | 代理人： | 刘丽华;孙芬 |
| 地址： | 200001 上海市黄浦*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于有监督学习模型的异常数据识别方法，包括：接收携带有数据标识的就诊单据数据；对就诊单据数据进行特征处理，获得特征数据；将特征数据输入至有监督学习的组合分类器模型中，获得就诊单据数据的二次异常识别结果；判断二次异常识别结果与数据标识所标识的异常状态是否保持一致；若一致，确定二次异常识别结果为就诊单据数据的精准识别结果。本发明还涉及区块链技术，可以将就诊单据数据的精准识别结果上传至区块链。本发明可应用于智慧医疗场景中，从而推动智慧城市的建设。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 模型 异常 数据 识别 方法 相关 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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