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发明

基于强化学习的稠密迭代特征腹腔内压预测系统

2024-05-30 07:00:12 发布于四川 1
  • 申请专利号：CN202210632448.X
  • 公开（公告）日：2024-05-28
  • 公开（公告）号：CN115019957A
  • 申请人：重庆邮电大学
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。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 115019957 A (43)申请公布日 2022.09.06 (21)申请号 202210632448.X G06K 9/62 (2022.01) A61B 5/03 (2006.01) (22)申请日 2022.06.06 (71)申请人 重庆邮电大学 地址 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2 号 (72)发明人 朱智勤　雷杨博　丛柏森　李晓磊　 李嫄源　姚政　周志浩　 (74)专利代理机构 北京同恒源知识产权代理有 限公司 11275 专利代理师 方钟苑 (51)Int.Cl. G16H 50/20 (2018.01) G06N 3/04 (2006.01) G06N 3/08 (2006.01) G06N 7/00 (2006.01) 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 (54)发明名称 基于强化学习的稠密迭代特征腹腔内压预 测系统 (57)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

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