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一种基于混合模型的疾病危险因素重要性分析方法

摘要

本发明公开一种基于混合模型的疾病危险因素重要性分析方法,应用于数据处理领域,针对现有的疾病危险因素分析方法可靠性较低的问题,本发明首先使用聚类算法划分初始危险因素,然后通过神经网络与ReliefF算法结合的混合模型分别分析危险因素类权重和类内危险因素权重,并进行权值融合获得危险因素的全局权重,最后使用逐级分类方法分析危险因素的有效性,并对危险因素之间的联合作用进行分析,提升方法的可靠性。

著录项

  • 公开/公告号CN113707317A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN202110965479.2

  • 申请日2021-08-23

  • 分类号G16H50/30(20180101);G16H50/70(20180101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构51268 成都虹盛汇泉专利代理有限公司;

  • 代理人王伟

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 13:24:42

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-04-07

    授权

    发明专利权授予

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