[发明专利]基于神经网络模型的COPD诊断信息敏感数据挖掘方法在审
| 申请号： | 202110832878.1 | 申请日： | 2021-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN113555127A | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 卢剑伟 | 申请（专利权）人： | 常州工业职业技术学院 |
| 主分类号： | G16H50/70 | 分类号： | G16H50/70;G06F21/62;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 丁博寒 |
| 地址： | 212300 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及基于神经网络模型的COPD诊断信息敏感数据挖掘方法，采用无监督进步式学习算法对COPD诊断信息进行清洗，消除重复记录的数据，通过支持向量机构建立COPD诊断信息敏感数据挖掘模型，神经网络模型对COPD诊断信息敏感数据挖掘模型进行自动求解和参数自动调优，从而实现COPD诊断信息敏感数据自动挖掘。该方法通过无监督进步式的学习算法对COPD诊断信息敏感数据进行清洗，以神经网络模型优化支持向量机模型，实现最优分界函数自动求解和参数自动调优，可以自动地记录、处理未标记的、大量的数据记录，更加有效地发挥数据挖掘过程中的潜在价值，提高了查全率，缩短了消耗的时间，提高了错误数据的检测率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 模型 copd 诊断 信息 敏感数据 挖掘 方法 | ||
【主权项】：
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