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基于贝叶斯优化的脑卒中与慢性病模型的参数优化方法

摘要

本发明公开了一种基于贝叶斯优化的脑卒中与慢性病模型的参数优化方法,通过预先对第一候选参数进行误差评估,确定最小误差值,根据已评估的第一候选参数和未评估的第二候选参数确定均值函数和标准差,再根据所述均值函数、标准差以及最小误差值确定目标参数。本发明的参数优化方法根据已评估的第一候选参数来预测下一次可能出现最优性能的参数,将所述可能出现最优性能的参数进行误差评估以确定实际性能最优的目标参数,可以更快速并准确地找到脑卒中风险预测模型的最优参数,提高风险预测模型的训练速度。

著录项

  • 公开/公告号CN111968744B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-02-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 深圳大学;

    申请/专利号CN202011135298.9

  • 发明设计人 李坚强;陈杰;陈颖如;

    申请日2020-10-22

  • 分类号G16H50/30(20180101);

  • 代理机构44268 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人刘文求

  • 地址 518060 广东省深圳市南山区南海大道3688号

  • 入库时间 2022-08-23 11:32:35

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