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System and method for automatic generation of a hierarchical tree network and the use of two complementary learning algorithms, optimized for each leaf of the hierarchical tree network

机译:自动生成分层树网络并使用两种互补学习算法的系统和方法,针对分层树网络的每个叶子进行了优化

摘要

A system and method that generates a hierarchical tree network and uses linear-plus-nonlinear learning algorithms to form a consensus view on a member's future health status. Each leaf in the hierarchical tree network is homogeneous in clinical characteristics, experience period, and available data assets. Optimization is performed on each leaf so that features and learning algorithms can be tailored to local characteristics specific to each leaf.
机译:一种生成层次树网络并使用线性加非线性学习算法以形成对成员的未来健康状况的共识视图的系统和方法。分层树网络中的每个叶子在临床特征,经验期限和可用数据资产方面都是同质的。在每个叶子上执行优化,以便可以针对每个叶子特定的局部特征量身定制功能和学习算法。

著录项

  • 公开/公告号AU2005237604A1

    专利类型

  • 公开/公告日2005-11-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 HUMANA INC.;

    申请/专利号AU20050237604

  • 发明设计人 DAVID H. KIL;DAVID B. POTTSCHMIDT;

    申请日2005-04-27

  • 分类号G06Q50;A61K9/22;G06F17;G06F19;G06N5;G06Q10;G06Q40;

  • 国家 AU

  • 入库时间 2022-08-21 22:12:57

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