[发明专利]一种基于深度学习网络的无标签数据增强方法在审
| 申请号： | 202110901883.3 | 申请日： | 2021-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN113569490A | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 袁凤;方圆圆;俞晔 | 申请（专利权）人： | 上海市第一人民医院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06K17/00 |
| 代理公司： | 北京沁优知识产权代理有限公司 11684 | 代理人： | 白玉卓 |
| 地址： | 200000*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习网络的无标签数据增强方法，应用于医疗设备充电管理系统，无标签数据增强方法包括获取电池充电和放电过程的带标签样本集，并根据相应的带标签样本集训练生成充电深度卷积判断模型和放电深度卷积判断模型；然后获取某一时间段内的无标签样本集，无标签样本集包括医疗充电柜的充电数据和医疗设备的电量使用数据，依据充电深度卷积和放电深度卷积判断模型对无标签样本集中的数据进行分析处理，生成预分类组和相应的预判结果。本发明提供了应用于医疗设备充电管理的无标签数据增强方法，无需人为对医疗设备进行定期拆卸检测，只需对充电数据和放电数据进行监测和分析，即可实现较为准确的医疗设备老化初步预估。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络 标签 数据 增强 方法 | ||
【主权项】：
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