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基于强化学习的稠密迭代特征腹腔内压预测系统

摘要

本发明涉及一种基于强化学习的稠密迭代特征腹腔内压预测系统,属于机器学习领域,包括:数据采集及处理模块:用于获取患者基本数据和临床数据,并进行预处理,制作成样本和数据集;数据输入模块:用于将预处理后的样本送入稠密迭代增强模型,经过若干特征提取单元迭代增强,获得经过增强的特征;预测模块:用于将增强特征进行GAP和flatten后,送入全连接层,获取预测结果;模型训练模块:根据真实值和预测结果计算损失,使用动态调整学习率机制,使用weight decay和momentum机制,更新模型参数,使用完全的端到端方式训练网络。

著录项

  • 公开/公告号CN115019957A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-09-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆邮电大学;

    申请/专利号CN202210632448.X

  • 申请日2022-06-06

  • 分类号G16H50/20;G06N3/04;G06N3/08;G06N7/00;G06K9/62;A61B5/03;

  • 代理机构北京同恒源知识产权代理有限公司;

  • 代理人方钟苑

  • 地址 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

  • 入库时间 2023-06-19 16:42:59

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-06

    公开

    发明专利申请公布

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