[发明专利]跨医疗数据源的网络表示学习算法在审
| 申请号： | 202080005552.5 | 申请日： | 2020-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN113767401A | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 王朝坤;严本成;楼昀恺;石耕源;陈俊;黄海峰;陆超 | 申请（专利权）人： | 清华大学;百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 | 代理人： | 黄耀威 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种跨医疗数据源的网络表示学习算法，包括：S1，生成包括源网络和目标网络的医疗网络数据；S2，从源网络和目标网络随机采样设定数量的节点；S3，得到一个L层的神经网络，并对每一层分别计算源网络和目标网络的结构特征和表达特征，计算源网络和目标网络的网络特征之间的距离损失；S4，得到源网络在L层神经网络的输出，并根据分类损失和距离损失计算损失值，根据反向传播算法更新算法的参数；S5，重复步骤S2‑S4，直至整个算法收敛，使得算法对于疾病分类的准确率在多个迭代内不再上升。有益效果：考虑了不同医院数据源之间数据分布不一致的问题,通过提取网络的结构信息及节点属性信息、最小化特征距离弥补信息损失，有着广阔的应用空间。 | ||
| 搜索关键词： | 医疗 数据源 网络 表示 学习 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于清华大学;百度在线网络技术（北京）有限公司，未经清华大学;百度在线网络技术（北京）有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202080005552.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
