[发明专利]基于机器学习可解释性的人体指标-脑卒中关系分析系统有效
申请号: | 202011336107.5 | 申请日: | 2020-11-25 |
公开(公告)号: | CN112447292B | 公开(公告)日: | 2022-03-25 |
发明(设计)人: | 张雷;于凌霜;罗翀;张晓雯;沈俊东;余成;王崇骏 | 申请(专利权)人: | 南京大学 |
主分类号: | G16H50/20 | 分类号: | G16H50/20;G16H10/60;G06N20/00;G06K9/62 |
代理公司: | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人: | 彭雄 |
地址: | 210093 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于机器学习可解释性的人体指标‑脑卒中关系分析系统,包括数据输入模块、数据预处理模块、机器学习模块、相关性分析模块、指标近邻寻找模块、新样本制造模块、新样本预测统计模块,通过对属性进行相关性分析,当一个属性改变时,与它相关的属性也随之改变,使生成的新样本更接近实际情况,由此来研究脑卒中患病情况与人体指标变化的关系,本发明可以得到身体指标变化对是否患脑卒中的影响,对进一步研究疾病的预防有着重要的作用。 | ||
搜索关键词: | 基于 机器 学习 解释性 人体 指标 脑卒中 关系 分析 系统 | ||
【主权项】:
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