[发明专利]一种基于深度学习混合模型的克罗恩病预测方法及装置在审
| 申请号： | 201911044509.5 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN110838364A | 公开（公告）日： | 2020-02-25 |
| 发明（设计）人： | 李伟;倪敏雅;卢心陶;陈婉君 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨天娇 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习混合模型的克罗恩病预测方法及装置，对样本数据进行预处理，将预处理后的数据分为训练集、验证集和测试集，通过训练集、验证集和测试集上的损失值选择最佳稀疏自编码器架构，提取稀疏自编码器隐藏层的特征；然后将提取的稀疏自编码器隐藏层的特征输入长短期记忆网络模型，通过网格搜索出使长短期记忆网络模型精度更高的超参数，得到训练好的长短期记忆网络模型；最后利用选择的稀疏自编码器和训练好的长短期记忆网络模型，预测样本的克罗恩病概率。本发明采用了深度学习混合模型从大量肠道菌群中自动学习特征，对肠道菌群数据有更强的适应能力，可以得到更准确的检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 混合 模型 克罗恩病 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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