跨医疗数据源的网络表示学习算法.pdfVIP

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2023-05-15 发布于北京
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跨医疗数据源的网络表示学习算法.pdf

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本公开提出一种跨医疗数据源的网络表示学习算法，包括：S1，生成包括源网络和目标网络的医疗网络数据；S2，从源网络和目标网络随机采样设定数量的节点；S3，得到一个L层的神经网络，并对每一层分别计算源网络和目标网络的结构特征和表达特征，计算源网络和目标网络的网络特征之间的距离损失；S4，得到源网络在L层神经网络的输出，并根据分类损失和距离损失计算损失值，根据反向传播算法更新算法的参数；S5，重复步骤S2‑S4，直至整个算法收敛，使得算法对于疾病分类的准确率在多个迭代内不再上升。本公开考虑了不同医院数

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114730638 A (43)申请公布日 2022.07.08 (21)申请号 202180006088.6 (74)专利代理机构北京中强智尚知识产权代理