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- [发明专利]一种基于深度学习的因果医疗诊断方法-CN202111046470.8在审
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孙洁
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宁波工程学院
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2021-09-08
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2021-12-17
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G16H50/20
- 本发明公开一种基于深度学习的因果医疗诊断方法，该方法包括基于深度神经网络的诊疗模型，和带知识正则化处理的因果性学习模块。基于深度神经网络的诊疗模型利用深度神经网络的高效非线性学习能力，获取复杂生理信号的深度特征，因果性学习模块结合知识正则化进行因果发现。该方法的有益效果在于：1）利用深度神经网络获取深度特征，再将特征与疾病形成变量对，以进一步挖掘疾病表征的因果关系；2）带知识正则化处理的因果性学习模块利用神经网络实现，可嵌入到当前任意一个自动诊疗模型中，且整体方法可用梯度下降方法进行学习和优化；3）采用了基于知识的正则化技术，结合公理和领域知识改良神经网络分类结果，使得因果发现更加稳健。
- 一种基于深度学习因果医疗诊断方法
- [发明专利]基于平均脸特征的性别检测方法-CN201410720504.0有效
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沈飞;谢衍涛
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中科创达软件股份有限公司
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2014-12-01
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2017-09-29
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G06K9/66
- 本发明提供基于平均脸特征的性别检测方法，包括学习步骤和检测步骤学习步骤包括A、对人脸图像数据库进行分类，并计算各类人脸图像的平均脸；B、将所述各平均脸数据配置为卷积神经网络的输出层、各平均脸所属类别下的人脸数据集中的人脸各位置配置为卷积神经网络的输入层，对卷积神经网络进行学习；C、将所述卷积神经网络的输出层作为性别分类层的输入层，不同性别作为性别分类层的输出层，对性别分类层进行学习；检测步骤包括将待检人员的人脸图像输入学习后的卷积神经网络，由性别分类层输出性别基于卷积神经网络对平均的脸约束学习得到平均脸的特征表达，有效的解决现有的经典的人工设计的特征的局限性，实现性别的准确识别。
- 基于平均特征性别检测方法
- [发明专利]一种模糊神经网络学习算法-CN201310262771.3无效
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贾海涛;张伟;唐迁;周雪;鞠初旭
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电子科技大学
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2013-06-27
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2013-10-02
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G06N3/08
- 本发明公开了一种模糊神经网络学习算法，其中具体包括模糊神经网络的建立、模糊神经网络参数的训练以及对训练好的模糊神经网络进行预测识别，通过实际输出的结果，判断目标所属类别。本发明一种模糊神经网络学习算法通过对所建立的模糊神经网络的训练，得到包含权值的网络分类器，训练过程中学习率采用随着训练过程的梯度变化而变化的方法，以实现对这类误识别数据的准确识别，并且提出了采用倒数法使对分母中变量的偏导求解变成普通变量的偏导求解的方法，减少了系统的运算量，从而提高了系统的效率；最后利用训练好的模糊神经网络对测试数据进行识别预测，与传统模糊神经网络相比识别率有显著提高。
- 一种模糊神经网络学习算法
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