[发明专利]一种基于机器学习算法的DPN特征筛查模型的构建方法在审
| 申请号： | 202310559724.9 | 申请日： | 2023-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN116564531A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 马祖长;张小玉;王昕;孙怡宁 | 申请（专利权）人： | 安徽脉旺智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/50 | 分类号： | G16H50/50;G16H50/70;G16H10/20;G06N20/00 |
| 代理公司： | 合肥国和专利代理事务所(普通合伙) 34131 | 代理人： | 吴娜 |
| 地址： | 230031 安徽省合肥市蜀山*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习算法的DPN特征筛查模型的构建方法，包括：获取微循环参数以及人体生理参数，组成实验数据集；对获取的参数数据进行预处理，得到预处理后的实验数据集；基于预处理后的实验数据集构建多种机器学习模型，输出DPN筛查概率；在DPN筛查概率的基础上，使用评估指标对机器学习模型分别进行评估验证，找出最优模型作为DPN特征筛查模型；在DPN特征筛查模型中对预处理后的实验数据集的所有参数进行重要度评分排序，选择最高的重要度评分的参数作为筛查DPN的最重要参数。本发明通过对预处理后的实验数据集进行参数重要度评分与排序，找出对DPN筛查影响最大的参数，有利于提高DPN特征筛查的准确性，也大大降低了DPN特征筛查的难度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 算法 dpn 特征 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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