[发明专利]一种基于深度神经网络的数据处理方法及装置有效
| 申请号： | 202010412571.1 | 申请日： | 2020-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN111696636B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 李彦轩;唐蕊;孙行智 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G16H10/60 | 分类号： | G16H10/60;G06F18/24;G06N3/04;G06N3/08;G06F18/23;G06F18/213;G06F18/27 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 熊永强 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及人工智能技术领域，实施例公开了一种基于深度神经网络的数据处理方法及装置，其中方法包括：获取至少2个训练样本，将该至少2个训练样本依次输入构建好的深度神经网络DNN模型进行训练，使训练后该DNN模型的损失函数减小至预设波动范围，该DNN模型的损失函数为四元组损失函数，将待预测病历数据的特征向量输入训练好的DNN模型中处理，得到该待预测病历数据对应的目标嵌入向量，根据该目标嵌入向量与质量嵌入向量之间的距离和预设的质量异常距离，确定该待预测病历数据的质量。采用本申请实施例，可以从多方面/多角度筛查病历数据的质量，提高质量筛查的准确度。另外，本申请可应用于智慧医疗领域中，从而推动智慧城市的建设。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 数据处理 方法 装置 | ||
【主权项】：
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