[发明专利]基于深度学习的多模态健康管理方案生成方法和系统在审
| 申请号： | 202311204222.0 | 申请日： | 2023-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN116933046A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 张蕊;董晓升;伊诺 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06F18/20 | 分类号： | G06F18/20;G06F18/214;G06F18/24;G06F18/23;G06N3/094;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 深圳海豚知识产权代理事务所(普通合伙) 44952 | 代理人： | 董会明 |
| 地址： | 250100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及深度学习技术领域，提出了基于深度学习的多模态健康管理方案生成方法和系统，包括：获取多个单一模态的可操作数据；根据单一模态的具体数据获取聚类结果；根据聚类结果获取每个时刻的预测健康数据；根据可操作数据与预测健康数据获取偏差度量以及缺失时刻；根据偏差度量以及时间间隔获取异常集中指数；根据异常集中指数获取数据置信度；根据数据置信度获取模态完整数据；根据模态完整数据获取对应的特征向量；根据特征向量的权重和偏置获取模态拼接权重；根据多模态的模态拼接权重获取多模态特征向量的融合结果。本发明避免单一模态训练集中出现数据偏斜导致训练网络不平衡的现象发生，提高深度学习中早期融合效果的可信度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 多模态 健康 管理 方案 生成 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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