[发明专利]基于贝叶斯优化的脑卒中与慢性病模型的参数优化方法有效
| 申请号： | 202011135298.9 | 申请日： | 2020-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN111968744B | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 李坚强;陈杰;陈颖如 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 刘文求 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于贝叶斯优化的脑卒中与慢性病模型的参数优化方法，通过预先对第一候选参数进行误差评估，确定最小误差值，根据已评估的第一候选参数和未评估的第二候选参数确定均值函数和标准差，再根据所述均值函数、标准差以及最小误差值确定目标参数。本发明的参数优化方法根据已评估的第一候选参数来预测下一次可能出现最优性能的参数，将所述可能出现最优性能的参数进行误差评估以确定实际性能最优的目标参数，可以更快速并准确地找到脑卒中风险预测模型的最优参数，提高风险预测模型的训练速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 贝叶斯 优化 脑卒中 慢性病 模型 参数 方法 | ||
【主权项】：
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