[发明专利]基于不完整数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人有效
| 申请号： | 202011627000.6 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112669983B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 朱定局 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学 |
| 主分类号： | G16H50/80 | 分类号： | G16H50/80;G06N3/08;G06N5/022;G06F16/2458;G06F16/29 |
| 代理公司： | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 谢曲曲 |
| 地址： | 510631 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 基于不完整数据深度学习的传染病协同预测方法和机器人，包括：目标传染病获取步骤；每一区域模型初始化步骤；每一区域模型训练步骤；每一区域模型使用步骤。上述方法、系统和机器人，对不同的数据源进行组合，并且构建相应的深度学习模型，数据源不同组合的数据训练出来的深度学习预测模型具有不同的预测准确率，不同预测准确率则代表其可信的程度，通过寻找可信度最高的模型，进而可以找到最佳的数据源组合和最佳的模型，从而使得多源数据能够在提高预测准确率上发挥重要作用。同时计算出每一深度学习预测模型的可信误差范围，进而根据模型预测的结果和可信误差范围就能得到可信的结果范围，能够极大提高预测结果的可用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 完整 数据 深度 学习 传染病 协同 预测 方法 机器人 | ||
【主权项】：
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