一种基于机器学习的糖尿病智能预测模型的建立方法
文献类型：专利
| 作者 | 石刚 ; 孙靖哲; 赵伟; 李虎阳; 刘晓松
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| 发表日期 | 2019-07-05 |
| 著作权人 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 本发明涉及一种基于机器学习的糖尿病智能预测模型的建立方法，从数据库调取个体生理参数数据，并将个体生理参数数据通过稀疏自编码器转化为xgboost模型可用的稀疏特征；将稀疏特征带入xgboost模型进行训练，在训练过程中调整xgboost模型的结构与参数，得到训练后的xgboost模型；将训练后的xgboost模型的参数进行提取，转化为预测模型，并根据预测模型得到预测结果。本发明采用稀疏自编码器自动提取有效特征，减少了对医学先验知识的需求；通过易采集的生理参数，在降低数据采集难度的情况下保证了预测准确率；可重复使用预测模型，不需要频繁再训练，降低了时间复杂度。 |
| 申请日期 | 2017-12-27 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 公开 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/25031]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_工业控制网络与系统研究室 |
| 作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 石刚,孙靖哲,赵伟,等. 一种基于机器学习的糖尿病智能预测模型的建立方法. 2019-07-05. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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